Mô hình S-RVoG cải tiến cho ước lượng tham số rừng trên địa hình dốc sử dụng ảnh polinsar

Bài viết này đề xuất một mô hình S-RVoG cải tiến để nâng cao độ chính xác cho ước lượng tham số rừng trên địa hình đồi núi sử dụng dữ liệu ra đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực băng L.

Nghiên cứu khoa học cơng nghệ MƠ HÌNH S-RVOG CẢI TIẾN CHO ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ RỪNG TRÊN ĐỊA HÌNH DỐC SỬ DỤNG ẢNH POLINSAR Thiều Hữu Cường, Phạm Minh Nghĩa* Tóm tắt: Bài báo đề xuất mơ hình S-RVoG cải tiến để nâng cao độ xác cho ước lượng tham số rừng địa hình đồi núi sử dụng liệu đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực băng L Trong mơ hình đề xuất, cấu trúc đứng rừng mơ hình hóa khối vật tán xạ ngẫu nhiên có phân bố khơng đồng thơng qua hệ số hấp thụ sóng thay đổi tuyến tính lớp tán Dựa mơ hình đề xuất, phương pháp phát triển cho nâng cao độ xác ước lượng tham số rừng Hiệu mơ hình đề xuất đánh giá với liệu từ phần mềm PolSARprosim So với mơ hình S-RvoG, mơ hình đề xuất có độ xác cao 6.198% Từ khóa: Ra đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực; Mơ hình tán xạ khối ngẫu nhiên địa hình dốc; Mơ hình tán xạ khối ngẫu nhiên mặt đất; Hệ số hấp thụ sóng; Độ dốc địa hình MỞ ĐẦU Hiện nay, diện tích rừng giới bị suy giảm nhanh chóng coi nguyên nhân gây hiệu ứng nhà kính biến đổi khí hậu tồn cầu Do đó, hoạt động quản lý, giám sát bảo vệ rừng vấn đề quan tâm hàng đầu quốc gia Cùng với phát triển mạnh mẽ khoa học - kỹ thuật cơng nghệ, có nhiều biện pháp ứng dụng để nâng cao hiệu công tác quản lý, giám sát bảo vệ rừng Tuy nhiên, hệ thống ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực (PolInSAR: Polarimetric Interferometry Synthetic Aperture Radar) cho thấy ưu vượt trội đạt hiệu cao việc trích xuất tham số rừng Hơn hai thập kỷ qua, có nhiều phương pháp đưa để ước lượng tham số rừng dựa tính tốn độ lệch pha ảnh giao thoa hệ thống [1-4] Đa số phương pháp sử dụng cho ước lượng chiều cao rừng địa hình phẳng Trong đó, phương pháp nghịch chuyển ba trạng thái mở rộng dựa mơ hình tán xạ khối ngẫu nhiên mặt đất (RVoG: Random Volume over Ground) đề xuất Fu Wenxue vào năm 2016 [3] đạt hiệu tương đối ổn định áp dụng rộng rãi nhiều phương diện khác Mơ hình RVoG giả định khu vực rừng quan sát đặt địa hình tương đối phẳng Do vậy, áp dụng mơ hình cho ước lượng độ cao rừng mơi trường thực tế, địa hình có độ mấp mơ lớn địa hình dốc, thường gặp phải số hạn chế làm tính hiệu độ tin cậy tham số rừng trích xuất Do đó, mơ hình RVoG thường khơng đạt hiệu cao ước lượng tham số rừng địa hình dốc Trong thời gian gần đây, có nhiều nghiên cứu ảnh hưởng độ dốc địa hình đến độ xác cho ước lượng tham số rừng đề xuất [5-8] Tiêu biểu mơ hình tán xạ ngẫu nhiên địa hình dốc (S-RVoG: Slope - Random Volume over Ground) [5] đề xuất Hongxi Lu vào năm 2013 Mơ hình tính tốn ảnh hưởng độ dốc địa hình kết ước lượng tham số rừng phần mang lại hiệu tích cực tính tốn chiều cao rừng địa hình dốc Tuy nhiên, tác giả áp dụng phương pháp nghịch chuyển ba trạng thái cho mơ hình S-RVoG để ước lượng tham số rừng giả định môi trường rừng khối đồng với hệ số hấp thụ sóng mơi trường rừng số Ngồi ra, mơ hình S-RVoG chọn kênh phân cực HV kênh phân cực có thành phần tán xạ từ tán Giả định hồn tồn khơng phù hợp với mơi trường rừng thực tế, dẫn đến kết ước lượng tham số rừng mơ hình S-RVoG thường gây sai số lớn, đặc biệt mơi trường rừng có độ dốc lớn Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, - 2020 61 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Vì lý đó, báo đề xuất mơ hình S-RVoG cải tiến nhằm nâng cao hiệu ước lượng tham số rừng địa hình dốc sử dụng liệu PolInSAR Trong mơ hình đề xuất, pha bề mặt xác định phương pháp tìm đường thẳng phù hợp [4] Tiếp theo, bề mặt mấp mô loại bỏ cách nhân hệ số kết hợp phức e  j0 với hệ số kết hợp phức kênh Sau đó, sử dụng kí hiệu phân cực để xác định hệ số kết hợp khối tối ưu có điều kiện [6] Đây bước quan trọng để giúp cải thiện độ xác chiều cao rừng ước lượng Cuối cùng, xây dựng Bảng tra cứu ba chiều cho thành phần tán xạ trực tiếp từ tán v với ba thông số, độ cao rừng hv , góc nghiêng địa hình  tham số  hệ số hấp thụ sóng  Các tham số rừng trích xuất cách so sánh hệ số kết hợp giao thoa phức tối ưu opt với giá trị Bảng tra cứu Hiệu mơ hình đề xuất đánh giá thông qua kết mô từ phần mềm PolSARProSim [9] MƠ HÌNH S-RVoG CẢI TIẾN VỚI HỆ SỐ HẤP THỤ SÓNG THAY ĐỔI 2.1 Mơ hình tán xạ khối ngẫu nhiên địa hình dốc S-RVoG Trong nhiều năm qua, mơ hình RVoG mơ hình rừng điển hình ứng dụng rộng rãi ước lượng tham số rừng Mơ hình giả định tán khối vật tán xạ có định hướng ngẫu nhiên đặc trưng hệ số hấp thụ sóng cố định Khi đó, hệ số kết hợp giao thoa phức mơ hình RVoG định nghĩa sau:   hv ,  , 0   e j0  v         (1) Trong đó: 0  k z z0 pha bề mặt;    tỉ số công suất thành phần tán xạ khối tán xạ bề mặt;  v hệ số kết hợp phức thành phần tán xạ khối Từ công thức (1) ta thấy hạn chế lớn mơ hình RVoG tính tốn tham số rừng địa hình phẳng Vì vậy, áp dụng mơ hình tính tốn khu vực rừng dốc gây sai số lớn Để cải thiện nhược điểm mơ hình RVoG, Hongxi Lu đề xuất mơ hình tán xạ khối ngẫu nhiên địa hình dốc (S-RVoG) dạng cải tiến mơ hình RVoG lớp bề mặt địa hình dốc hiệu chỉnh thành mặt phẳng nghiêng theo hướng cự ly mô tả hình Hình Sơ đồ biểu diễn mơ hình S-RVoG Từ hình cho thấy rằng, trục z véc-tơ pháp tuyến địa hình phẳng, z′ véc-tơ pháp tuyến địa hình dốc Khi đó, khối tán xạ ngẫu nhiên từ tán 62 T H Cường, P M Nghĩa, “Mơ hình S-RVoG cải tiến cho … sử dụng ảnh PolInSAR.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ mơ hình hóa hàm tốn học thể cơng thức (2)  2 z   f  , z    mV   exp    mG     z   z0  cos        Trong đó, z0  z   z0  z0 hv cos hệ số tán xạ mặt đất (2) Kết hợp công thức (1) (2) biểu thức tính hệ số kết hợp giao thoa phức mơ hình S-RVoG định nghĩa sau:  S  RVoG  exp   2 hv / cos   jk hv  cos   2 2  jk zcos  exp  2 hv / cos  cos   (3) Trong k z  4 Bn /  R sin     biểu thị hệ số sóng đứng dọc theo z′;       góc phương vị Trong trường hợp địa hình phẳng khơng có độ dốc (   ) mơ hình S-RVoG trở thành mơ hình RVoG 2.2 Mơ hình S-RVoG cải tiến với hệ số hấp thụ sóng thay đổi Mơi trường rừng thực tế vùng hỗn hợp nhiều chủng loại cây, có mật độ phân bố khác nhau, có cấu trúc phức tạp thường phân bố địa hình với độ dốc định Do vậy, sóng đa tương tác với mơi trường rừng kênh phân cực sóng (HH, VV, HV, ) bị ảnh hưởng lớn nhiều tham số tần số tín hiệu, mật độ cây, chủng loại cây, Ngoài ra, thành phần tán xạ trực tiếp từ mặt đất tán xạ trực tiếp từ tán cây, hệ số tán xạ ngược bị thay đổi lớn địa hình thay đổi độ dốc phân bố không đồng vật thể tán xạ theo phương đứng Từ đây, ta thấy độ dốc địa hình cấu trúc đứng rừng yếu tố có vai trò thiết yếu định đến độ xác việc khơi phục tham số rừng Do đó, việc xác định mơ hình tán xạ cho môi trường rừng hệ số kết hợp tối ưu thuật toán gần với giá trị thực tế nhiệm vụ quan trọng việc trích xuất tham số rừng mơ hình đề xuất Trong báo này, đề xuất mơ hình S-RVoG cải tiến với hệ số hấp thụ sóng trung bình thay đổi theo phương đứng lớp tán Mơ hình khơng làm giảm ảnh hưởng độ dốc địa hình mà làm giảm ảnh hưởng độ hấp thụ sóng đến độ xác trích xuất tham số rừng Mơ hình đề xuất trình bày hình Hình Sơ đồ biểu diễn tán xạ mơ hình S-RVoG cải tiến địa hình dốc Trong mơi trường hệ số hấp thụ sóng độc lập với kênh phân cực thay đổi tuyến tính với hệ số góc  ngẫu nhiên Nếu xét đến thay đổi hệ số kết hợp giao thoa phức hệ số hấp thụ sóng trung bình  giả định thay đổi tuyến tính theo phương z với hệ số  sau: Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, - 2020 63 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử   z (4) Với    z  hv Thay  từ (4) vào (3) áp dụng hàm sai số Gaussian để giải tích phân ta nhận hệ số kết hợp giao thoa phức cho thành phần tán xạ trực tiếp từ tán mơ hình đề xuất biểu diễn (5)   j k ' cos  '   ' '  er f  h cos   j k cos   er f  z  z cos ' k z'2 z ' v      j k z hv cos    (5) 0v  e 8    2    erf  h cos   ' v   cos      Trong đó:       góc tới bề mặt nghiêng;  góc nghiêng địa hình; sin  hệ số sóng đứng của địa hình dốc K z  K z sin     So sánh biểu thức (5) với biểu thức (3), mơ hình đề xuất chúng tơi sử dụng hệ số hấp thụ sóng trung bình thay đổi theo độ cao rừng, ta nhận hệ số kết hợp giao thoa phức cho thành phần tán xạ từ tán hàm có dạng phân bố Gaussian Giả định không phản ánh trình tán xạ sóng mơi trường rừng có cấu trúc phức tạp mà làm tăng tính ổn định độ tin cậy cho trích xuất tham số rừng mơ hình đề xuất Đây bổ sung để khắc phục nhược điểm mô hình RVoG mơ hình S-RVoG ƯỚC LƯỢNG ĐỘ CAO RỪNG SỬ DỤNG ẢNH POLINSAR BẰNG MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT 3.1 Ước lượng pha bề mặt Trong giai đoạn này, pha mặt đất ước tính phương pháp tìm đường thẳng phù hợp [4] Ý tưởng phương pháp sử dụng hai góc pha giả định chạy đường tròn đơn vị để vẽ đường thẳng giả định đường tròn Sau đó, tính tốn khoảng cách từ điểm hệ số kết hợp phức đến đường thẳng giả định nhằm chọn đường thẳng phù hợp có tổng trung bình bình phương hệ số kết hợp phức khối đến đường thẳng nhỏ hình Một hai điểm xác định pha bề mặt 0 tương ứng với điểm có khoảng cách lớn hơn, điểm lại pha 1 Hình Biểu diễn hình học hệ số kết hợp giao thoa mặt phẳng phức 64 T H Cường, P M Nghĩa, “Mơ hình S-RVoG cải tiến cho … sử dụng ảnh PolInSAR.” Nghiên cứu khoa học công nghệ 3.2 Tối ưu hệ số kết hợp giao thoa phức Các biểu đồ giao thoa phân cực hệ thống PolInSAR xây dựng từ kênh phân cực tuyến tính từ kết hợp kênh phân cực ellip [6] Tất kênh phân cực ellip tạo cách áp dụng thay đổi sở phân cực để biến đổi véc-tơ tán xạ Sự biến đổi tương ứng véc-tơ phân cực từ điểm tán  xạ kl sở biểu diễn công thức (6)   kl  U  kl (6) Khi ma trận chuyển đổi hệ tọa độ U  xác định sau:  c  jad   a  b  jcd 1 U    jd  cb 2  jd  cb ab  c  jad  b  a  jcd   d  a  jcb   b  a  jcd  (7) Trong đó: a  cos  2  ; b  cos  2  ; c  sin  2  ; d  sin  2  Hai tham số góc   ,  góc định hướng góc ellip Dựa lý thuyết tán xạ sóng điện từ đa SAR giao thoa phân cực, ta xây dựng thuật toán tối ưu cho xác định pha trung tâm thành phần tán xạ tán Với giá trị   khoảng    giá trị      , ta hoàn toàn xác định ma trận  4    dải  hiệp phương sai ma trận hiệp phương giao thoa phức cho hệ thống PolInSAR hệ tọa độ   ,  biểu thức (8)-(10) Có thể thấy thuật tốn tối ưu tồn cục thực tìm kiếm trực tiếp không gian   ,  giá trị cực đại dấu hiệu phân cực Trong thuật toán này, vị trí cực đại xác định điểm ảnh, góc định hướng góc ellip   ,  tương ứng với giá trị cực đại dấu hiệu phân cực trích xuất để tính tốn ma trận giao thoa pha giao thoa C11   ,   U C11 U  H C22   ,   U C22 U  H 12   ,   U 12 U  H (8) (9) (10) Khi đó, hệ số kết hợp giao thoa phức    ,  hệ tọa độ   ,  xác định sau:      ,    12   ,  / Ứng với giá trị c11   ,  *c22   ,  (11)   ,  ta nhận hệ số kết hợp giao thoa phức (11) giá trị kết hợp giao thoa phức tối ưu opt phải thỏa mãn điều kiện (12) Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, - 2020 65 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử HV  C  1   C  HV max (12)   tương ứng với pha thành phần tán xạ khối túy; Trong đó: C  arg opt HV pha thành phần tán xạ kênh HV; 1 pha tương ứng với điểm pha cao cắt đường tròn đơn vị hình 3.3 Ước lượng chiều cao rừng hệ số hấp thụ sóng địa hình dốc Trong giai đoạn này, xây dựng bảng tra cứu (LUT: Lookup table) ba chiều hệ số kết hợp giao thoa phức cho thành phần tán xạ trực tiếp từ tán v với ba thông số, độ cao rừng hv , góc nghiêng địa hình  tham số  hệ số hấp thụ sóng  Sau đó, để ước lượng độ cao rừng điểm ảnh, ta thực so sánh hệ số kết hợp giao thoa phức tối ưu opt với giá trị v bảng LUT, cho opt  v cực tiểu Từ đó, ta xác định độ cao rừng hv , góc nghiêng địa hình  hệ số hấp thụ sóng  Thứ tự bước thực thuật toán ước lượng tham số rừng dựa mơ hình đề xuất trình bày tóm tắt hình Dữ liệu PolSAR Dữ liệu PolSAR Hệ số kết hợp giao thoa phức  HV ,  HH ,  VV ,  HH VV Ước lượng pha bề mặt sử dụng phương pháp Total square line fit Pha bề mặt 0 Pha lại cắt đường tròn  Xác định hệ số kết hợp giao thoa tối ưu theo điều kiện: HV  C  1 C   HV max  otp Bảng tìm kiếm chiều cho v  , hv ,  Pha địa hình '   0   Các tham số rừng ước lượng: h ,  ,  v Hình Lưu đồ thuật tốn mơ hình đề xuất 66 T H Cường, P M Nghĩa, “Mơ hình S-RVoG cải tiến cho … sử dụng ảnh PolInSAR.” Nghiên cứu khoa học công nghệ KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN Hiệu mơ hình đề xuất đánh giá dựa kịch rừng mô tạo phần mềm PolSARProSim [9] Kịch rừng mô tham số hệ thống mô tả chi tiết bảng Bảng Các tham số rừng kịch mô Độ cao Góc tới Tần số trung tâm Đường sở ngang Đường sở đứng 3000m 300 1.3 GHz 15m 1.5 m Độ dốc địa hình theo phương vị Độ dốc địa hình theo cự ly Loại Chiều cao Mật độ 16.70 16.70 Hedge 15 m 900 cây/Ha Hình 5(a) cho thấy hình ảnh màu Pauli khu vực khảo sát rừng với kích thước 171 x 207 pixel Hiệu mơ hình đề xuất đánh giá cách so sánh kết phương pháp đề xuất với mơ hình RVoG mơ hình S-RVoG (a) (b) Hình (a) Ảnh Pauli khu vực rừng khảo sát, (b) Biểu đồ so sánh chiều cao rừng ước lượng ba mơ hình Hình 5(b) mơ tả chiều cao rừng ước lượng mơ hình đề xuất (đường màu đỏ), mơ hình RVoG (đường màu xanh lam) mơ hình S-RVoG (đường màu xanh cây) Trong hình 5(b), giá trị trung bình chiều cao rừng ước tính theo mơ hình đề xuất xấp xỉ 14.7 m ổn định, thường dao động độ cao từ 14 m đến 16 m (ngoại trừ điểm ảnh số 36, 81 cao 21 m điểm ảnh số 38, 121 cao 10 m) Trong đó, chiều cao rừng trung bình ước lượng mơ hình RVoG mơ hình S-RVoG xấp xỉ 16.5 m 16.2 m Chúng dao động mạnh khoảng từ 12 m đến 21 m (đặc biệt có điểm ảnh cao tới 25m) Có thể thấy mơ hình RVoG mơ hình S-RVoG cho kết chiều cao rừng ước lượng lớn nhiều so với chiều cao rừng thực tế Bởi vì, địa hình đồi núi độ dốc địa hình lại ảnh hưởng lớn đến tín hiệu tán xạ ngược, khó để tìm hệ số kết hợp giao thoa phức tối ưu mà có đóng góp thành phần tán xạ bề mặt hai mơ hình giả định Dẫn đến, độ xác mơ hình RVoG mơ hình S-RVoG ước lượng chiều cao rừng địa hình đồi núi khơng đáng tin cậy thường cao so với chiều cao rừng thực tế Từ kết biểu diễn hình 5(b) cho thấy, chiều cao rừng ước lượng phương pháp đề xuất cải thiện tốt gần với giá trị thực tế so với hai mơ hình lại Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, - 2020 67 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Bảng Các tham số rừng ước ba mơ hình Mơ hình Mơ hình đề Mơ hình RVoG S-RVoG xuất 16.4523 16.1972 14.7324 0.0322 0.0265 0.0117 0.283 0.241 0.189   dB / m  Giá trị thực hệ thống 15 0.0156 0.21   dB / m  - - - 0.0037 16.7 3.525 2.804 16.2 1.968 Các tham số hv  m    rad     [độ] RMSE (m) Độ 100 90.318 92.018 98.216 xác (%) Trong bảng 2, cho thấy kết chiều cao rừng ước lượng mơ hình RVoG mơ hình S-RVoG có giá trị trung bình 16.4523 m 16.1972 m Có thể thấy hai kết cao chiều cao rừng thực tế có độ xác khơng cao Trong đó, mơ hình đề xuất cho chiều cao trung bình 14.7324 m gần với chiều cao rừng thực tế 15 m Ngoài ra, xem xét giá trị sai số bình phương trung bình (RMSE) độ xác ba mơ hình mơ hình đề xuất cho kết đáng tin cậy Từ bảng 2, thấy chiều cao rừng ước lượng theo mơ hình đề xuất cải thiện đáng kể gần với giá trị thực tế so với mơ hình RVoG mơ hình S-RVoG Bảng cho thấy pha bề mặt hệ số hấp thụ sóng trung bình ước tính mơ hình đề xuất xác so với hai mơ hình Đặc biệt, hệ số  tuyến tính sử dụng để xác định hệ số hấp thụ sóng độ dốc địa hình ước lượng  trình bày bảng làm tăng độ tin cậy xác mơ hình đề xuất (a) (b) (c) Hình Chiều cao rừng ước lượng toàn khu vực rừng quan sát (a) Mơ hình đề xuất, (b) Mơ hình RVoG, (c) Mơ hình S-RVoG 68 T H Cường, P M Nghĩa, “Mơ hình S-RVoG cải tiến cho … sử dụng ảnh PolInSAR.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Hình 6(b) 6(c) biểu đồ 2D minh họa chiều cao rừng ước tính mơ hình RVoG mơ hình S-RVoG Rõ ràng chiều cao rừng ước tính hai mơ hình cao 16m có dao động lớn (nhiều điểm ảnh chiều cao 20 m) Trong đó, tồn khu rừng khảo sát ước tính mơ hình đề xuất hình 6(a) cho thấy chiều cao rừng hầu hết tập trung khoảng 15 m (các điểm ảnh màu xanh da trời), có số điểm ảnh thể chiều cao rừng cao thấp chiều cao thực tế Tuy nhiên, số lượng điểm ảnh không đáng kể Như vậy, mô hình đề xuất cho kết tương đối xác với lỗi nhỏ Bảng Chiều cao rừng ước lượng ba mơ hình độ dốc địa hình Độ dốc địa hình (Độ) Chiều cao rừng thực tế (m) Mơ hình RVoG (m) Mơ hình S-RVoG (m) Mơ hình đề xuất (m) 11.30 15 16.2362 16.0164 14.6985 16.70 15 16.4523 16.1972 14.7324 24.20 15 17.3568 16.6579 15.6935 Tiếp theo, để phân tích ảnh hưởng độ dốc đến kết tham số rừng ước lượng cách đầy đủ nhất, áp dụng ba mơ hình với địa hình độ dốc khác cách thay đổi độ dốc địa hình Phần lại tham số giữ nguyên bảng Các thí nghiệm thực với độ dốc khác gồm 11.30 (20%), 16.70 (30%) 24.20 (40%) Bảng cho thấy chiều cao rừng ước tính theo mơ hình đề xuất ổn định sai số so với chiều cao rừng thực tế ba độ dốc địa hình khác Tuy nhiên, chiều cao rừng ước tính mơ hình RVoG mơ hình SRVoG thường cao 16 m cho sai số lớn độ dốc tăng lên Vì thế, ước lượng chiều cao rừng địa hình dốc sử dụng mơ hình đề xuất cho kết xác đáng tin cậy KẾT LUẬN Bài báo xây dựng đề xuất mơ hình nhằm nâng cao độ xác cho ước lượng tham số rừng địa hình độ dốc sử dụng ảnh PolInSAR băng L Mơ hình đề xuất không khắc phục hạn chế mơ hình S-RVoG, mà cải thiện đáng kể độ xác chiều cao rừng ước lượng hệ số hấp thụ sóng địa hình phức tạp Kết thực nghiệm tham số rừng trích xuất trực tiếp xác mơ hình đề xuất Trong tương lai, nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm thực để cải thiện hiệu suất mô hình đề xuất TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Cloude, S R and Papathanassiou, K P, “Polarimetric optimisation in radar interferometry”, Electron Letter, 33 (13), pp.1176 – 1178, 1997 [2] Cloude, S R, and Papathanassiou K P, “Polarimetric SAR interferometry” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, GRS-36 (5), pp.1551–1565, 1998 [3] Fu Wenxue, Guo Huadong, Li Xinwu, Tian Bangsen and Sun Zhongchang “Extended three-stage polarimetric SAR interferometry method by dual-polarization data”, IEEE Trans Geosci Remote Sens, pp.1-11, Nov 2016 [4] S.R Cloude and K.P Papathanassiou “Three-stage inversion process for polarimetric SAR interferometric”, IEEE Proc Inst Elect Eng.-Radar, Sonar and Navig, vol.150, no.3, pp.125-134, Jun 2003 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, - 2020 69 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử [5] Hongxi Lu, Zhiyong Suo, Rui Guo and Zheng Bao “S-RVoG model for forest parameters inversion over underlying topography”, IEEE Trans Geosci Remote Sens., vol.49, no.9, April 2013 [6] Boularbah Souissi, Mounira Ouarzeddine, Aichouche Belhadj-Aissa "Interferometric coherence optimization using the polarimetric signatures" Faculty of Electronics and Computing, USTHB university [7] Qi Zhang, Tiandong Liu, Zegang Ding, Tao Zeng and Teng Long “A Modified ThreeStage Inversion Algorithm Based on R-RVoG Model for Pol-InSAR Data”, IEEE Trans Geosci Remote Sens, vol.861, no.8, pp.1-17, 2016 [8] Nghia Pham Minh “Slope three-layer scattering model for forest height estimation over mountain forest areas from L-band single-baseline PolInSAR data” Journal of Applied Remote Sensing, vol.12, no.2, pp.1-20, 2018 [9] M.L Williams “PolSARproSim: A coherent, Polarimetric SAR simulation of Forest for PolSARPro”, http//earth.eo.esa.int/polsarpro/SimulatedDataSources.html, (2006) ABSTRACT MODIFIED S-RVOG MODEL FOR FOREST PARAMETERS ESTIMATION OVER SLOPE TERRAIN USING POLINSAR IMAGES This paper proposes a modified S-RVoG model to exaggerate the accuracy for forest parameters estimation on hilly terrain using polarimetric synthesis aperture radar interferometry L-band data In the proposed model, the vertical structure of the forest is modelled as a volume of random scattering objects with a heterogeneous distribution through a variable extinction coefficient in the canopy layer Based on the proposed model a novel approach is developed to exaggerate the accuracy of forest parameter estimation The effectiveness of the proposed method was assessed with data from PolSARprosim software Compared with SRVoG model, the proposed model has a higher accuracy of 6.198% Keyword: Polarimetric Interferometry Synthetic Aperture Radar (PolInSAR); Slope – Random Volume over ground (S-RVoG); Random Volume over Ground (RVoG); Wave extinction coefficient; Terrain slope Nhận ngày 08 tháng 01 năm 2020 Hoàn thiện ngày 25 tháng 02 năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 10 tháng năm 2020 Địa chỉ: Khoa vô tuyến điện tử, Học viện Kỹ thuật quân * Email: nghiapm2018@mta.edu.vn 70 T H Cường, P M Nghĩa, “Mơ hình S-RVoG cải tiến cho … sử dụng ảnh PolInSAR.” ... tin cậy cho trích xuất tham số rừng mơ hình đề xuất Đây bổ sung để khắc phục nhược điểm mơ hình RVoG mơ hình S-RVoG ƯỚC LƯỢNG ĐỘ CAO RỪNG SỬ DỤNG ẢNH POLINSAR BẰNG MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT 3.1 Ước lượng. .. xây dựng đề xuất mơ hình nhằm nâng cao độ xác cho ước lượng tham số rừng địa hình độ dốc sử dụng ảnh PolInSAR băng L Mơ hình đề xuất khơng khắc phục hạn chế mơ hình S-RVoG, mà cải thiện đáng kể... để phân tích ảnh hưởng độ dốc đến kết tham số rừng ước lượng cách đầy đủ nhất, chúng tơi áp dụng ba mơ hình với địa hình độ dốc khác cách thay đổi độ dốc địa hình Phần lại tham số giữ nguyên