Nghiên cứu giải pháp nâng cao độ chính xác nhận dạng và xác định tham số mục tiêu dựa trên ảnh ra đa mặt mở tổng hợp phân cực và giao thoa phân cực

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ - BÙI NGỌC THỦY NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG VÀ XÁC ĐỊNH THAM SỐ MỤC TIÊU DỰA TRÊN ẢNH RA ĐA MẶT MỞ TỔNG HỢP PHÂN CỰC VÀ GIAO THOA PHÂN CỰC Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 9520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Đại tá, PGS TS Lê Vĩnh Hà Trung tá, TS Phạm Minh Nghĩa Hà Nội – 2019 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các kết nghiên cứu số liệu trình bày luận án trung thực, chưa công bố cơng trình khác, liệu tham khảo trích dẫn đầy đủ NGƯỜI CAM ĐOAN Bùi Ngọc Thủy ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến tập thể thầy hướng dẫn PGS.TS Lê Vĩnh Hà, Viện Ra đa - Viện Khoa học Công nghệ quân sự, TS Phạm Minh Nghĩa, Khoa Vô tuyến điện tử - Học viện Kỹ thuật quân trực tiếp hướng dẫn, tận tình dẫn khoa học có giá trị giúp tơi hồn thành luận án Sự động viên, khuyến khích, kiến thức khoa học chuyên môn mà Thầy chia sẻ năm nghiên cứu sinh giúp nâng cao lực khoa học, phương pháp nghiên cứu lòng u nghề Tơi xin trân trọng cảm ơn Ban Giám đốc Viện Khoa học Công nghệ quân sự, Bộ Quốc phòng, phòng Đào tạo Viện Điện tử tạo điều kiện thuận lợi cho tơi q trình học tập nghiên cứu Phòng kỹ thuật trinh sát điện tử Xin trân trọng cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Sĩ quan kỹ thuật quân Khoa Kỹ thuật sở nơi cơng tác, tạo điều kiện để tơi hồn thành nhiệm vụ Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến tập thể thầy hướng dẫn, nhà khoa học, đồng nghiệp người thân tận tình giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành luận án iii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG .vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ viii MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG, XÁC ĐỊNH THAM SỐ MỤC TIÊU DỰA TRÊN ẢNH RA ĐA PHÂN CỰC VÀ GIAO THOA PHÂN CỰC 1.1 Phương trình đa 10 1.2 Sự hình thành ảnh đa mặt mở tổng hợp 12 1.2.1 Các tham số hệ thống SAR 13 1.2.2 Độ phân giải không gian ảnh SAR .14 1.2.3 Cấu tạo ảnh SAR 16 1.3 Đặc trưng phân cực mục tiêu 19 1.3.1 Thông tin phân cực .19 1.3.2 Vector mục tiêu tán xạ k 21 1.3.3 Ma trận kết hợp [T] ma trận hiệp phương sai [C] phân cực 25 1.4 Các chế tán xạ 27 1.4.1 Tán xạ bề mặt 27 1.4.2 Tán xạ nhị diện 28 1.4.3 Tán xạ khối 29 1.4.4 Tán xạ xoắn ốc 30 1.4.5 Tán xạ dây 31 1.5 Tính chất tán xạ mục tiêu phân cực 32 1.6 Kỹ thuật phân hoạch mục tiêu phân cực PolSAR 35 1.7 Ra đa mặt mở tổng hợp giao thoa 36 1.8 Ra đa mặt mở tổng hợp giao thoa phân cực 38 1.9 Kết luận chương 41 Chương ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG MỤC TIÊU DỰA TRÊN ẢNH RA ĐA MẶT MỞ TỔNG HỢP PHÂN CỰC 42 2.1 Kỹ thuật phân hoạch mục tiêu dựa ảnh đa phân cực 44 iv 2.1.1 Kỹ thuật phân tích mục tiêu kết hợp 44 2.1.2 Kỹ thuật phân tích mục tiêu theo mơ hình tán xạ .44 2.2 Nhận dạng mục tiêu dựa kỹ thuật phân hoạch thành phần tán xạ cải tiến với mơ hình khối thích nghi 55 2.2.1 Thành phần tán xạ nhị diện bất đối xứng 55 2.2.2 Thành phần tán xạ khối .56 2.2.3 Kỹ thuật phân hoạch đề xuất 57 2.2.4 Kết thực nghiệm 60 2.3 Nhận dạng mục tiêu nhân tạo dựa kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần với mô hình tán xạ khối mở rộng 65 2.3.1 Các thành phần tán xạ .66 2.3.2 Kỹ thuật phân hoạch đề xuất 67 2.3.2 Kết thực nghiệm 69 2.4 Kết luận chương 73 Chương ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ MỤC TIÊU DỰA TRÊN ẢNH RA ĐA MẶT MỞ TỔNG HỢP GIAO THOA PHÂN CỰC 74 3.1 Các phương pháp ước lượng độ cao mục tiêu 75 3.1.1 Kỹ thuật nghịch chuyển ba trạng thái 75 3.1.2 Kỹ thuật ước lượng tham số mục tiêu theo phương pháp xoay bất biến 80 3.1.3 Lý thuyết tập kết hợp 82 3.2 Ước lượng tham số rừng dựa kỹ thuật phân hoạch mục tiêu cho ảnh PolInSAR 90 3.2.1 Sự kết hợp giao thoa phân cực 91 3.2.2 Các chế tán xạ cho liệu PolInSAR 92 3.2.3 Ước lượng tham số tán xạ 97 3.2.4 Ước lượng tham số địa hình sử dụng nguyên lý tập kết hợp .99 3.2.5 Kết thực nghiệm 100 3.3 Kết luận chương 109 KẾT LUẬN 110 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ 112 TÀI LIỆU THAM KHẢO 113 v DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Danh mục kí hiệu CS, CD, CV, CH Ma trận hiệp phương sai tương ứng với chế tán xạ bề mặt, nhị diện, khối xoắn ốc Cint,  Ma trận giao thoa phức chứa thông tin giao thoa phân cực mục tiêu e Sai số trung bình EI Điện trường sóng tới ES Điện trường sóng tán xạ fS, fD, fV, fH Các hệ số công suất tán xạ tương ứng với chế tán xạ bề mặt, nhị diện, khối xoắn ốc hV Chiều cao trung bình k Vector mục tiêu kl biểu thị kênh phân cực (HH, HV, VV, VH) kZ Hệ số sóng đứng PS, PD, PV, PH Cơng suất đóng góp thành phần tán xạ bề mặt, nhị diện, khối xoắn ốc R Khoảng cách đa mục tiêu RH Hệ số phản xạ cho sóng phân cực ngang RV Hệ số phản xạ cho sóng phân cực đứng RMSE Sai số quân phương trung bình S Ma trận tán xạ TS, TD, TV, TH Ma trận kết hợp tương ứng với chế tán xạ bề mặt, nhị diện, khối xoắn ốc v Vận tốc truyền sóng  Hệ số tiết diện hiệu dụng đa rw  A Bán kính số ma trận A wq  A  Cự ly số ma trận A vi  Tập kết hợp  Tập kết hợp rút gọn 1 , 2 Vector phức nguyên trị kênh phân cực  Tham số tán xạ dị hướng  Hệ số tương quan để nhận dạng chế tán xạ chủ đạo  mkl , mkl Hệ số tán xạ ngược chuẩn hóa n klj Nhiễu Gaussian kênh phân cực kl  Hệ số giao thoa phức r Hệ số điện môi tương đương bề mặt  P , L Ma trận sở Pauli Lexicographic S , D , V Pha thành phần tán xạ bề mặt, nhị diện khối  Góc tới  1,  Hệ số kết hợp tuyến tính phần tử ma trận tán xạ [S1] [S2] m Các giá trị riêng   R xx Ma trận tương quan tín hiệu ma trận [S1] [S2] Danh mục chữ viết tắt BĐX Bất đối xứng KTPH Kỹ thuật phân hoạch KVĐT Khu vực đô thị KVTN Khu vực tự nhiên MHTX Mơ hình tán xạ NDMT Nhận dạng mục tiêu MTTX Ma trận tán xạ PolSAR Ra đa mặt mở tổng hợp phân cực PolInSAR Ra đa mặt mở tổng hợp giao thoa phân cực InSAR Ra đa mặt mở tổng hợp giao thoa vii DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 1.1 Tham số hệ thống vệ tinh không gian hệ thống SAR hàng không 14 Bảng 1.2 Chế độ phát thu kênh phân cực 20 Bảng 2.1 Bảng tỷ lệ điểm ảnh có thành phần công suất không âm 64 Bảng 3.1 Sự tương quan loại hình dạng kết hợp 90 Bảng 3.2 Tham số rừng ước lượng từ liệu mô 101 Bảng 3.3 Tham số rừng ước lượng từ hai phương pháp 106 viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Trang Hình 1.1 Sự tương tác sóng điện từ trường với mục tiêu 10 Hình 1.2 Dải sóng siêu cao tần hệ thống SAR 12 Hình 1.3 Cấu trúc hình học SAR khơng gian 13 Hình 1.4 Khoảng cách mặt đất chiếu theo cự ly nghiêng 17 Hình 1.5 Méo dạng hình học co hẹp địa hình ảnh SAR 17 Hình 1.6 Méo dạng hình học dãn rộng địa hình ảnh SAR 18 Hình 1.7 Bóng khuất đa SAR 19 Hình 1.8 Các kiểu phân cực đa viễn thám 20 Hình 1.9 Hệ thống phát thu nhận đa viễn thám 20 Hình 1.10 Sự tương tác sóng điện từ với nhiều mục tiêu 21 Hình 1.11 Cấu hình hệ thống đa phân cực 24 Hình 1.12 Mối quan hệ ba ma trận [S], [T] [C] 27 Hình 1.13 Cấu trúc hình học chế tán xạ bề mặt 28 Hình 1.14 Cấu trúc hình học chế tán xạ nhị diện 29 Hình 1.15 Cấu trúc hình học chế tán xạ khối 30 Hình 1.16 Cấu trúc hình học chế tán xạ xoắn ốc 31 Hình 1.17 Cấu trúc hình học chế tán xạ dây 31 Hình 1.18 Phản xạ đối xứng quanh tầm nhìn thẳng 32 Hình 1.19 Đối xứng quay vòng quanh LOS 33 Hình 1.20 Đối xứng phản xạ quay quanh LOS 34 Hình 1.21 Cấu trúc hình học đa giao thoa 37 Hình 1.22 Hình ảnh thu thập từ PolInSAR 39 Hình 2.1 Các kỹ thuật phân hoạch mục tiêu điển hình 43 Hình 2.2 Các mơ hình tán xạ 45 Hình 2.3 Nhận dạng mục tiêu dựa kỹ thuật phân tích Freeman_Durden 50 Hình 2.4 Tán xạ bất đối xứng 53 Hình 2.5 Lưu đồ thuật toán đề xuất 59 Hình 2.6 Khu vực khảo sát 61 ix Hình 2.7 Ảnh phân hoạch khu vực khảo sát 61 Hình 2.8 Đồ thị  khu vực thử nghiệm 62 Hình 2.9 Biểu đồ tròn ba thành phần tán xạ khu vực khảo sát 63 Hình 2.10 Lưu đồ thuật toán 69 Hình 2.11 Hình ảnh quang khu vực khảo sát 70 Hình 2.12 Ảnh phân hoạch khu vực khảo sát 70 Hình 2.13 Biểu đồ tròn bốn thành phần tán xạ khu vực khảo sát 72 Hình 3.1 Phương pháp nghịch chuyển ba trạng thái 76 Hình 3.2 Thuật tốn ESPRIT 82 Hình 3.3 Các định nghĩa khác tập kết hợp 84 Hình 3.4 Tập kết hợp 1PS cho vùng che phủ IPS với điều kiện tham chiếu PS, 1SM, 2SM  86 Hình 3.5 Các hình dạng tập kết hợp khả dụng S() mặt phẳng kết hợp phức 88 Hình 3.6 Ví dụ dạng hình học tập kết hợp chung cho chuyển đổi đơn kênh với phản xạ đối xứng 90 Hình 3.7 Lưu đồ thuật toán 98 Hình 3.8 Ảnh mã hóa Pauli RGB 101 Hình 3.9 Độ cao rừng ước lượng từ phương pháp đề xuất 102 Hình 3.10 Ước lượng tham số rừng từ phương pháp đề xuất 102 Hình 3.11 Hình ảnh quang khu vực khảo sát 103 Hình 3.12 Khu vực khảo sát TienShan 104 Hình 3.13 Đồ thị so sánh kết chiều cao 104 Hình 3.14 Chiều cao rừng ước lượng hai phương pháp 105 Hình 3.15 Mức độ ngẫu nhiên vùng khảo sát 107 Hình 3.16 Góc định hướng trung bình vùng khảo sát 107 Hình 3.17 Ước lượng tham số cho khu vực khảo sát 108 106 số điểm ảnh độ cao rừng bị ước lượng vượt mức nhỏ 28m Hình 3.14 cho thấy ước lượng chiều cao thuật toán đề xuất có độ xác cao so với phương pháp nghịch chuyển ba trạng thái Các tham số rừng ước lượng hai thuật toán thể bảng 3.3 Từ bảng 3.3 cho thấy tham số rừng ước lượng thuật toán đề xuất có độ xác cao sai số cải thiện đáng kể so với phương pháp nghịch chuyển trạng thái Bảng 3.3 Tham số rừng ước lượng từ hai phương pháp Tham số Mơ hình nghịch chuyển ba trạng thái Phương pháp đề xuất hV  m 16.4633 18.1842  rad  -0.3110 -0.1416  dB / m 0.1043 0.1197 RMSE 4.2142 2.1814 Kết công suất ba đóng góp tán xạ cho thấy tán xạ khối chiếm ưu tán xạ bề mặt nhị diện Tán xạ nhị diện tương đối cao tương quan khơng chiếm ưu độ gồ ghề mấp mơ địa hình Khi thơng tin giao thoa xem xét, đóng góp tán xạ khối nhận thuật tốn đề xuất có khác biệt so sánh với đóng góp tán xạ khối kỹ thuật phân hoạch ba trạng thái cho hình ảnh PolSAR Sự khác biệt hai phương pháp đề cập rõ ràng khu vực nơng nghiệp, đặc biệt, khu vực có rừng Trong kỹ thuật phân hoạch ba trạng thái, biên độ tán xạ khối tán xạ nhị diện khu vực gần Thuật toán đề xuất khơng nâng cao độ xác ước lượng độ cao rừng mà cung cấp cho ta thêm hai tham số liên quan đến mức độ ngẫu nhiên góc định hướng trung bình Hình 3.15 trình bày ước lượng mức độ ngẫu nhiên, ta thấy giá trị mức độ ngẫu nhiên khu vực rừng dao động khoảng từ (tương ứng với phân bố  ) đến 0.93 (tương ứng phân bố  ) Góc định hướng trung bình tán thể hình 3.16 107 Hình 3.15 Mức độ ngẫu nhiên vùng khảo sát Hình 3.16 cho ta thấy cành, khu vực rừng định   hướng theo phương ngang     ngược lại khu vực đường giao 2  thơng góc định hướng trung bình xấp xỉ Trong khu vực đất nơng nghiệp góc định hướng trung bình thường thấp khu vực rừng, khu vực đất nơng nghiệp thành phần tán xạ nhị diện thường chiếm ưu Hình 3.16 Góc định hướng trung bình vùng khảo sát 108 Để đánh giá sâu hiệu phương pháp đề xuất, luận án lấy ngẫu nhiên 200 điểm ảnh theo hướng phương vị vùng khảo sát Các tham số rừng ước lượng phương pháp đề xuất thể hình 3.17 Hình 3.17 thể tham số rừng ước lượng thuật toán đề xuất lấy 200 điểm ảnh vùng khảo sát Độ cao rừng xấp xỉ 19m pha bề mặt dao động dải từ -1 đến radian, hệ số dị hướng trung bình dao động xung quanh giá trị từ 0.5 đến 1.5 dB/m mức định hướng ngẫu nhiên thành phần tán xạ từ tán thấp từ 0.3 đến 0.65 rad Hình 3.17 Ước lượng tham số rừng cho khu vực khảo sát Kỹ thuật đa mặt mở tổng hợp giao thoa phân cực (PolInSAR) kết hợp ưu điểm kỹ thuật đa mặt mở tổng hợp phân cực (PolSAR) kỹ thuật đa mặt mở tổng hợp giao thoa (InSAR) với mục đích nâng cao độ xác xác định tham số mục tiêu quân dân Một ứng dụng bật đầy triển vọng kỹ thuật PolInSAR nghiên cứu phát triển phân loại, ước lượng xác định tham số thảm thực vật, rừng độ cao tòa nhà Tuy nhiên, ước lượng tham số rừng từ liệu PolInSAR thường có độ xác khơng cao số ngun nhân sau: tương tác sóng điện từ trường với môi trường, tương quan giao thoa cặp ảnh đa, cấu trúc hình 109 học địa hình, mật độ rừng, thay đổi mục tiêu lần quét mục tiêu đa 3.3 Kết luận chương Trong Chương tác giả đạt số kết sau: Trình bày ba phương pháp ước lượng độ cao rừng với mục đích nâng cao độ xác xác định tham số rừng Độ cao rừng ước lượng dựa lệch pha giao thao hai thành phần tán xạ: thành phần tán xạ trực tiếp từ mặt đất 0 thành phần tán xạ trực tiếp từ tán V Phương pháp đề xuất thực ước lượng pha bề mặt 0 dựa nguyên lý tập kết hợp, lại pha thành phần tán V ước lượng từ kỹ thuật phân hoạch mục tiêu ba thành phần cho ảnh PolInSAR để trích xuất độ cao rừng Kết hợp nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm kiểm chứng Dựa kết đạt với liệu mơ phỏng, thuật tốn đề xuất áp dụng với liệu thực nghiệm nhận từ hệ thống viễn thám hàng không viễn thám vệ tinh Hiệu phương pháp đề xuất cải thiện đáng kể độ xác cho ước lượng độ cao rừng pha địa hình, ngồi khơi phục trực tiếp tham số khác rừng như: tính dị hướng, mức độ định hướng ngẫu nhiên, độ suy hao sóng môi trường 110 KẾT LUẬN Từ nội dung triển khai nghiên cứu, luận án đạt kết đóng góp sau: Các kết nghiên cứu Nội dung luận án “Nghiên cứu giải pháp nâng cao độ xác nhận dạng xác định tham số mục tiêu dựa ảnh đa mặt mở tổng hợp phân cực giao thoa phân cực” giải toán phát hiện, nhận dạng mục tiêu khu vực tự nhiên, khu vực đô thị xác định độ cao rừng Luận án nghiên cứu mơ hình tán xạ ba thành phần Freeman mơ hình tán xạ bốn thành phần Yamaguchi, thuật toán nghịch chuyển ba trạng thái lý thuyết tập kết hợp Theo vấn đề giải luận án là: Vấn đề thứ nhất, đề xuất hai thuật tốn ba thành phần thích nghi bốn thành phần mở rộng với mơ hình tán xạ bất đối xứng nhằm nâng cao khả nhận dạng xác mục tiêu khu vực tự nhiên khu vực nhân tạo Vấn đề thứ hai, đề xuất thuật tốn nâng cao độ xác ước lượng độ cao rừng sử dụng ảnh PolInSAR dựa mơ hình nghịch chuyển ba trạng thái, thuật toán ESPRIT nguyên lý tập kết hợp Vấn đề thứ ba, ba thuật toán khảo sát, đánh giá so sánh với thuật tốn trước đó, khảo sát với nguồn liệu PolSAR (khu vực quan sát thành phố Oberpfaffenhofen Đức) liệu mô liệu vệ tinh PolInSAR Kết lý thuyết mô kiểm chứng liệu ảnh PolSAR PolInSAR thực tế, kết mô cho thấy tính đắn giải pháp đề xuất tính ứng dụng cao điều kiện thực tế thành phố nơi đa dạng mục tiêu khác Kết thực nghiệm thuật toán đề xuất cải thiện rõ rệt so với thuật tốn trước Các nội dung nghiên cứu kết luận án cơng bố báo Kết khảo sát, đánh giá công bố theo hướng luận án đề xuất, không trùng lặp, dựa nguồn liệu thực nghiệm nhận từ hệ thông viễn thám hàng không viễn thám vệ tinh Các phương pháp đề xuất luận án xây dựng dựa phần mềm Matlab, sau dựa kết trích 111 xuất từ phần mềm Matlab luận án tiếp tục sử dụng phần mềm chuyên dụng ENVI 5.0 để thực giải đốn phân tích mục tiêu Đối với toán ước lượng tham số mục tiêu dựa ảnh PolInSAR luận án kết hợp thêm phần mềm PolSARProSim để khảo sát đánh giá hiệu phương pháp trình bày luận án Những đóng góp luận án Luận án đề xuất phương pháp thuật toán xử lý liệu ảnh PolSAR PolInSAR, thực nhận dạng mục tiêu tiêu tự nhiên khu vực đô thị, ước lượng chiều cao rừng, cụ thể sau: - Theo hướng kỹ thuật phân hoạch dựa mô hình tán xạ, luận án đề xuất 02 giải pháp (Kỹ thuật phân hoạch ba thành phần cho ảnh PolSAR với mơ hình tán xạ nhị diện bất đối xứng kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần mở rộng cho ảnh PolSAR với mơ hình tán xạ bất đối xứng) nhằm nâng cao khả nhận dạng mục tiêu tự nhiên nhân tạo - Theo hướng ước lượng chiều cao rừng, luận án đề xuất 01 giải pháp sử dụng phương pháp kết hợp tối ưu tập kết hợp phân hoạch mục tiêu để trích xuất độ cao rừng (Nâng cao độ xác ước lượng độ cao rừng sử dụng ảnh PolInSAR băng L) nhằm nâng cao độ xác ước lượng độ cao rừng Hướng nghiên cứu Dựa kết Luận án trình bày, hướng phát triển nghiên cứu sau: - Nghiên cứu ứng dụng thuật tốn đa mơ hình tán xạ tán xạ dây thích hợp cho khu vực thị - Nghiên cứu giải pháp loại bỏ chế tán xạ để xác định pha bề mặt xác định độ cao nhà - Sử dụng kết lý thuyết nhận từ luận án để nghiên cứu thực tế hoá cho giám sát, qui hoạch rừng thị, an ninh quốc phòng dạng đề tài nghiên cứu khoa học 112 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ Bùi Ngọc Thủy, Phạm Minh Nghĩa (2016), “Nâng cao độ xác ước lượng độ cao rừng sử dụng ảnh đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực băng L”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Cơng nghệ Quân sự, (42), tr 45-50 Bùi Ngọc Thủy, Phạm Minh Nghĩa, Lê Vĩnh Hà, Nguyễn Phương Nam (2016), “Nghiên cứu số thuật tốn điển hình ứng dụng đa mặt mở tổng hợp phân cực giao thoa đa mặt mở tổng hợp phân cực”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Cơng nghệ Qn sự, Đặc san Ra đa, (08), tr 73-80 Bùi Ngọc Thủy, Phạm Minh Nghĩa, Nguyễn Ngọc Tân, Dương Đức Hà, Thiều Hữu Cường (2017), “KTPH ba thành phần cho ảnh PolSAR với mơ hình tán xạ nhị diện bất đối xứng”, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Học Viện Kỹ thuật quân sự, (187), tr 167-179 Bùi Ngọc Thủy, Phạm Minh Nghĩa, Nguyễn Công Đại, Lê Vĩnh Hà (2018), “KTPH bốn thành phần mở rộng cho ảnh PolSAR với mơ hình tán xạ bất đối xứng”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Quân sự, (53), tr 104-111 Nguyễn Ngọc Tân, Phạm Minh Nghĩa, Bùi Ngọc Thủy (2018), “Improved Three Component Decomposition Technique for Forest Parameters Estimation From PolInSAR Image”, REV Journal on Electronics and Communications, Vol 8, No 3-4, pp 46-54 Phạm Minh Nghĩa, Lê Tiến Đạt, Bùi Ngọc Thủy (2019), “Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần thích nghi cho ảnh PolSAR dựa xoay ma trận kết hợp”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Quân sự, (59), tr 80-89 113 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Nguyễn Quốc Ân (2007), Nghiên cứu nâng cao khả phát mục tiêu đa phương pháp xử lý tín hiệu, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật quân sự, Hà Nội [2] Nguyễn Bá Duy (2015), “Nghiên cứu thành lập mơ hình số độ cao (DEM) từ liệu ảnh Radar giao thoa sử dụng phần mềm mã nguồn mở NEST SNAPHU”, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, (36), tr.77-87 [3] Trần Thanh Hà (2018), Nghiên cứu giải pháp nâng cao độ xác mơ hình số bề mặt thành lập từ ảnh Radar, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội [4] Nguyễn Minh Hải, Trần Vân Anh (2014), “Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật InSAR xác định thay đổi bề mặt địa hình”, Tạp chí Khoa học KT Mỏ-Địa chất, (48), tr.20-24 [5] Đặng Vũ Hồng (2007), Giải tốn phát tín hiệu đa dựa vào dấu hiệu phân cực, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật quân sự, Hà Nội [6] Bảo Huy (2008), GIS viễn thám quản lý tài nguyên rừng môi trường, NXB Tổng hợp, TP Hồ Chí Minh [7] Đặng Vũ Khắc (2015), “Áp dụng phương pháp giao thoa Ra đa để xác định tượng lún đất vùng đô thị trung tâm thành phố Hà Nội”, Tạp chí KHCN Xây dựng, (2), tr.61-68 [8] Trần Thị Thu Lương (2007), Nghiên cứu thực trạng giải pháp nâng cao hiệu quản lý sử dụng đất khu vực thị hóa Thành phố Hồ Chí Minh, Tp Hồ Chí Minh [9] Phạm Minh Nghĩa, Nguyễn Ngọc Thái (2016), “Kỹ thuật phân hoạch ba thành phần tán xạ cải tiến cho liệu đa mặt mở tổng hợp phân cực”, Tạp chí Nghiên cứu KHCNQS, (42), tr.69-76 [10] Đào Chí Thành (2000), “Phát tín hiệu đa phương pháp chọn lọc phân cực”, Tạp chí Kỹ thuật Trang bị – Tổng cục Kỹ thuật Bộ Quốc phòng, tr.22-24 114 [11] Đào Chí Thành (2002), “Một giải pháp phát mục tiêu đa cho đài phát sóng có phân cực thay đổi hệ thống tự động điều khiển khơng lưu”, Tuyển tập cơng trình Hội nghị khoa học Viện học – Trung tâm KHTN CNQG Việt Nam, tr.56-58 [12] Lê Văn Trung, Hồ Tống Minh Định (2008), “Ứng dụng kỹ thuật InSAR vi phân quan trắc biến dạng mặt đất khu vực Thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển KH CN, (12), tr.121-130 Tiếng Anh: [13] A Freeman and S.L Durden (1998), “A three component scattering model for polarimetric SAR data [J]”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.36(3), 963-973 [14] A Freeman (2007), “Fitting a two-component scattering model to polarimatric SAR data from forests”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.45(8), 2583-2592 [15] B V Barnes, D R Zak, S R Denton, S H Spurr, (1998), Forest Ecology, JohnWiley & Sons, New York [16] C López Martinez, L Pipia, and K P Papathanassiou (2008), “Analysis and correction of speckle noise effects on PolInSAR data based on coherent modeling”, In Proceedings of the International Geoscience Remote Senssing Symposium (IGARSS), Boston, USA [17] Canada Centre for Remote Sensing, “Advanced Radar Polarimetry Tutorial”, www.ccrs.nrcan.gc.ca [Online] Available:http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/polarim/pdf/polarim_e.pdf [Accessed: 25-Dec-2011] [18] D Giuli (1986), “Polarization diversity in radar”, Proceedings of the IEEE, Vol.74(2), 245-269 [19] D L Schuler, J S Lee, D Kasilingam, and G Nesti (2002), “Surface Roughness and Slope Measurements Using Polarimetric SAR Data”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol.40(3), 687–698 [20] D Ballester-Berman and J M Lopez-Sanchez (2010), “Application of Freeman-Durden Decomposition to Polarimetric SAR Interferometry [C]”, Proc of EUSAR2010, Aachen, Germany, 1-4 115 [21] E Krogager (1990), “A new decomposition of the radar target scattering matrix”, Electron Lett, Vol.26(18), 1525-1526 [22] E Krogager, W Boerner, and S Madsen (1997), “Feature-motivated Sinclair matrix (sphere/diplane/helix) decomposition and its application to target sorting for land feature classification”, WIDEBAND INTERFEROMETRIC SENSING AND IMAGING POLARIMETRY, Vol.31(20), 144-154 [23] E Pottier and S R Cloude, (1997), “Application of the H-A-α polarimetric decomposition theorem for land classification”, SPIE International Symposium on Optical Science Engineering and Instrumentation, Wideband Interferometric Sensing and Imaging Polarimetry, San Diego, California, USA [24] E Colin (2006), “A Mathematical study about the Coherence Set in Polarimetric Interferometry”, In Proceedings of the European Conference no Synthetic Aperture Radar (EUSAR), Dresden, Germany [25] E Colin, C Titin-Schnaider, and W Tabbara (2006) “An Interferometric Coherence Optimization Method in Radar Polarimetry for High-Resolution Imagery”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol.44(1), 167-175 [26] F T Ulaby and C Elachi (1990), “Radar Polarimetry for Geoscience Applications”, Artech House, Noorwood (MA), USA [27] F Garestier and T Le Toan (2007), “Evaluation of forest modeling for forest height estimation using P-band PolInSAR data”, Proceedings BIOGEOSAR, Bari, Italy [28] F Garestier and T Le Toan (2010), “Estimation of the backscatter vertical profile of a pine forest using single baseline P-band PolInSAR data”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.48(9), 3340-3348 [29] F Garestier and T Le Toan (2010), “Forest modeling for forest height inversion using single baseline InSAR/PolInSAR data”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.48(3), 1528-1539 [30] G Singh, Y Yamaguchi, S E Park, Y Cui and H Kobayashi (2013), “Hybrid Freeman/Eigenvalue decomposition method with extended volume scattering model”, [J] IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol.10(1), 81-85 116 [31] H Yamada, Y Yamaguchi, Y Kim, E Rodriguez, W M Boener (2001), “Polarimetric SAR interferometry for forest analysis based on the ESPRIT algorithm”, IEICE Transaction on Electron, Vol.E84-C(12), 1917-2014 [32] H Yamada, M Yamazaki, Y.Yamaguchi (2006), “On scattering model decomposition of PolSAR and its application to ESPRIT-base Pol-InSAR”, Proceeding of 6th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Dresden, Germany [33] I Hajnsek, E Pottier, and S R Cloude (2003), “Inversion of Surface Parameters From Polarimetric SAR”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol.41(4), 727–744 [34] J R Huynen, (1970), Phenomenological Theory of Radar Targets, PhD thesis, Technical University, Delft, Netherlands [35] J J van Zyl, H A Zebker, and C Elachi (1987), “Imaging radar polarization signatures: Theory and observation”, Radio Sci, Vol.22, 529-543 [36] J Xu, J Yang, Y Peng, C Wang, and Y A Liou (2002), “Using similarity parameters for supervised polarimetric SAR image classification”, IEICE Transaction on Communication, Vol.85(12), 2934-2942 [37] J D Ballester-Berman (2007), Retrieval of biophysical parameters of agricultural crops using polarimetric SAR interferometry, PhD thesis, University of Alicante, Spain [38] J S Lee and E Pottier (2009), Polarimetric Radar Imaging: from basic to applications [M], Taylor and Francis Group [39] J D Ballester-Bermand and J.M Lopez-Sanchez (2010), “Applying the Freeman-Durden decomposition concept to polarimatric SAR interferometry”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.48(1), 466-479 [40] J J vanZy, M Arri and Y Kim (2011), “Model-based decomposition of polarimetric SAR covariance matrices constrained for nonnegative eigenvalues”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.49(9), 3452-3459 [41] J S Lee, T L Ainsworth, and Y Wang (2011), “Recent advances in scattering model-based decompositions: An overview”, in Proc IEEE Int Geosci Remote Sens Symp, 9-12 117 [42] Le Van Trung, Ho Tong Minh Đinh and Van Cong Quoc Anh (2005), “The Ability of Appilication of ERS SAR images in Generating DEM using InSAR technique”, The 16th APEC Workshop on Ocean Models and Information System for the APEC Region [43] L Zhang, B Zou, and W Tang (2008), “Polarimetric interferometric eigenvalue similarity parameter and its application in target detection”, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol.8(4), 819-823 [44] Lamei Zhang, Bin Zou, Hongjun Cai, and Ye Zhang (2008), “MultipleComponent Scattering Model for Polarimetric SAR Image Decomposition”, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol.5(4), 603-607 [45] Lamei Zhang, B Duan and Y Cheng (2017), “An improved hybrid inversion method for polarimetric SAR interferometry”, In Proceedings of the International Geoscience Remote Senssing Symposium (IGARSS), Fort Worth, TX, USA, 4550-4553 [46] L Martinez, X Fabregas, L Pipia (2011), “Forest parameter estimation in the PolInSAR context employing the multiplicative-additive speckle noise model”, Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol.66, 597-607 [47] M Tabb, J Orrey, T Flynn, and R Carande (2002), “Phase diversity: a decomposition for vegetation parameter estimation using polarimetric SAR interferometry”, In Proceedings of the European Conference no Synthetic Aperture Radar (EUSAR), Cologne, Germany, 721-724 [48] M Tabb, T Flynn, and R Carande (2003), “Estimation and removal of SNR and scattering degeneracy effects from the PolInSAR coherence region”, In Proceedings of the International Geoscience Remote Senssing Symposium (IGARSS), Toulouse, France, 1651-1653 [49] M Neumann, A Reigber, and L Ferro-Famil (2005), “Data Classification Based on PolInSAR Coherence Shapes”, In Proceedings of the International Geoscience Remote Senssing Symposium (IGARSS), Seoul, Korea, Vol.7, 4852-4855 [50] M Neumann, A Reigber, and L Ferro-Famil (2006), “PolInSAR Coherence Set Theory and Application”, In Proceedings of the European Conference no Synthetic Aperture Ra đa (EUSAR), Dresden, Germany 118 [51] M L Williams (2006), “PolSARproSim: A coherent, Polarimetric SAR simulation of Forest for PolSARPro”, http//earth.eo.esa.int/polsarpro/SimulatedDataSources.html [52] M Neumann, L Ferro-Famil, and A Reigber (2008), “Multibaseline Polarimetric SAR Interferometry Coherence Optimization”, IEEE Geosci Remote Sensing Lett, Vol.5(1), 93-97 [53] M Neumann, M Jăager, L Ferro- Famil, and A Reigber (2008), “Statistical Assessment of the PolInSAR Coherence Set for Geophysical Media”, In Proceedings of the European Conference no Synthetic Aperture Radar (EUSAR), Friedrichshafen, Germany [54] M Arri, J VanZyl and Y Kim (2010), “A general characterization for polarimetric scattering from vegetation canopies”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.48(9), 3349-3357 [55] M Neumann, L F Famil and A Reigber (2010), “Estimation of forest structure, ground and canopy layer characteristics from multi-baseline polarimetric interferometric SAR data”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.48(3), 1086-1103 [56] M Arri, J VanZyl and Y Kim (2011), “Adaptive model-based decomposition of polarimetric SAR covariance matrix”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.49(3), 1104-1113 [57] Nguyen Ngoc Thach and Nguyen Thi Hong Nhung (2003), “Using Remote Sensing and GIS Technology to Predict the Malaria Risk: Case study in Ham Thuan Nam District, Binh Thuan Province”, Vietnam Asian Journal of Geoinformatics, Vol 4(2) [58] O Stebler (2004), Analyse der komplexen Kohaerenz flugzeug- und satellitengestuetzter InSAR-Systeme als Funktion konventioneller und interferometrisch optimierter Polarisationszustaende, PhD thesis, University of Zurich [59] O Atropov, Rauste and Tuomas Hame (2010), “Volume scatterring modeling in PolSAR decompositions: Study of ALOS PALSAR Data Over Boreal Forest”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.49(10), 3838-3848 119 [60] P Papathanassiou (1999), Polarimetric SAR Interferometry PhD thesis, Technische Universităat Graz [61] P A Rosen, S Hensley, I R Joughin, F K Li, S N Madsen, E Rodriguez, and R M Goldstein (2000), “Synthetic Aperture Radar Interferometry”, Proc IEEE, Vol.88(3), 333-382 [62] P Minh, B Zou, H Cai and C Wang (2014) “Forest height estimation from mountain forest areas using general model-based decomposition of PolInSAR image”, Journal of Applied Remote Sensing, Vol.8(1), 1-18 [63] R A Horn and C R Johnson (1991), Topics in Matrix Analysis, Cambridge University Press [64] R Cloude and E Pottier (1996), “A review of target decomposition theorems in radar polarimetry”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.34(2), 498-518 [65] R Touzi, A Lop es , J Brunique l, and P W Vachon (1999), “Coherence estimation for SAR Imagery”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol.37(1), 135-149 [66] S R Cloude (1986), “Polarimetry: the characterisation of polarisation effects in EM scattering”, PhD thesis, University of Birmingham, Birmingham [67] S R Cloude and E Pottier (1997), “An entropy based classification scheme for land application of polarimetric SAR”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.35(1), 68-78 [68] S R Cloude and K.P Papathanassiou (1998), “Polarimetric SAR interferometry”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.36(5), 1551-1556 [69] S R Cloude and K P Papathanassiou (2003), “Three-stage inversion process for polarimetric SAR interferometric”, IEEE Proceedings radar, Sonar and Navigation, Vol.150(3), 125-134 [70] S R Cloude (2010), “Polarisation: Applications in remote sensing”, Oxford University Press, Oxford, U.K [71] S Guo, Y Li, Q Yin, H Chen, W Hong (2014), “Applying the Freeman Durden decomposition to compact polarimetric SAR interferometry”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.8(6), 3486-3489 120 [72] T Flynn, M Tabb, and R Carande, (2002), “Coherence region shape extraction for vegetation parameter estimation in polarimetric SAR interferometry”, In Proceedings of the International Geoscience Remote Senssing Symposium (IGARSS), Vol.5, 2596-2598 [73] T Mette, K Papathanassiou, I Hanjnsek (2004), “Biomass estimation from polarimetric SAR interferometry over heterogeneous forest terrain”, Proceeding of International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Anchorage, Alaska, Vol.1, 510-514 [74] Tran V A, Shinji M, Venkatesh R and Kiyoji S (2007), “Spatial distribution of subsidence in Hanoi detected by JERS-1 SAR Interferometry Geoinformatics”, Vol.18(1), 3-13 [75] W An, Y Cui, and J Yang (2010), “Three component model based decomposition for polarimetric SAR data”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.48(6), 2732-2739 [76] W An, C Xie, Y Cui (2011), “Four component decomposition of polarimetric SAR images with deorientation”, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol.8(6), 1090-1094 [77] W Chen and M Sato (2013), “Tsunami damage investigation of build-up areas using multi-terporal spaceborne full polarimetric SAR images”, IEEE Trans Geosci Remote Sens, Vol.51(4), 1985-1997 [78] W Chen, X S Wang, Y Z Li, and M Sato (2014), “Adaptive model-based polarimetric decomposition using PolInSAR coherence”, IEEE Trans Geosci Remote Sens, Vol.52(1), 1705-1718 [79] Y Yamaguchi, T Moriyama, M Ishido, and H Yamada (2005), “Fourcomponent scattering model for polarimetric SAR image decomposition”, IEEE Trans Geosci Remote Sens, Vol.43(8), 1699-1706 [80] Y Yamaguchi, A Sato, W M Boerner, R Sato, and H Yamada (2011), “Fourcomponent scattering power decomposition with rotation of coherency matrix”, IEEE Trans Geosci Remote Sens., Vol.49(6), 2251-2258 [81] Z Jiao, J Yang, C Ye and J Song (2014), “The modified three-component decomposition method for polarimetric SAR data”, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol.11(1), 200-204 Trang web [82] http://earth.eo.esa.int/polsarpro (2011) Airborne Data Sources [83] http://earth.esa.int/polsarpro/datasets.html (2009) [84] http://earth.esa.int/polsarpro/defualt.html (2009) PolSARProsim ... NDMT Nhận dạng mục tiêu MTTX Ma trận tán xạ PolSAR Ra đa mặt mở tổng hợp phân cực PolInSAR Ra đa mặt mở tổng hợp giao thoa phân cực InSAR Ra đa mặt mở tổng hợp giao thoa vii DANH MỤC CÁC BẢNG Trang... chiếm ưu Đề tài luận án Nghiên cứu giải pháp nâng cao độ xác nhận dạng xác định tham số mục tiêu dựa ảnh đa mặt mở tổng hợp phân cực giao thoa phân cực tập trung nghiên cứu theo hướng xây dựng... lượng tham số mục tiêu dựa ảnh Ra đa mặt mở tổng hợp giao thoa phân cực Trong chương nghiên cứu tổng quan phương pháp ước lượng độ cao mục tiêu đề xuất thuật toán dựa sở tối ưu tham số KTPH mục tiêu