Sử dụng kết hợp giá trị cường độ và coherence của ảnh radar phân loại lớp phủ mặt đất khu vực thành phố hồ chí minh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA VƯƠNG QUỐC VIỆT SỬ DỤNG KẾT HỢP GIÁ TRỊ CƯỜNG ĐỘ VÀ COHERENCE CỦA ẢNH RADAR PHÂN LOẠI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chuyên ngành: BẢN ĐỒ, VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ Mã số: 60440214 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2014 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS TS Lê Văn Trung Cán chấm nhận xét 1: TS Lâm Đạo Nguyên Cán chấm nhận xét 2: TS Trần Anh Tú Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM ngày 09 tháng 10 năm 2014 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) PGS TS Bùi Tá Long - Chủ tịch Hội đồng TS Vũ Xuân Cường - Thư ký Hội đồng PGS TS Lê Văn Trung TS Lâm Đạo Nguyên TS Trần Anh Tú Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng khoa Xây Dựng i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Vương Quốc Việt MSHV: 10100383 Ngày, tháng, năm sinh: 13-06-1986 Nơi sinh: Tây Ninh Chuyên ngành: Bản đồ, Viễn thám Hệ thông tin địa lý Mã số : 60440214 I TÊN ĐỀ TÀI: Sử dụng kết hợp giá trị cường độ coherence ảnh radar phân loại lớp phủ mặt đất khu vực Thành phố Hồ Chí Minh II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Thử nghiệm, kiểm tra, đánh giá kỹ thuật sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh radar ENVISAT ASAR để phân loại lớp phủ mặt đất khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, bao gồm: - Khai thác giá trị cường độ ảnh radar phân loại lớp phủ mặt đất - Xây dựng quy trình tính giá trị coherence ảnh radar - Xây dựng quy trình phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence - So sánh đánh giá hai kết phân loại III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : (Ghi theo QĐ giao đề tài) …………………… IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: (Ghi theo QĐ giao đề tài)…………… V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): PGS TS Lê Văn Trung Tp HCM, ngày tháng năm 2014 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA….……… (Họ tên chữ ký) ii LỜI CẢM ƠN Sau thời gian học tập nghiên cứu, cuối tơi hồn thành đề tài nghiên cứu “Sử dụng kết hợp giá trị cường độ coherence ảnh radar phân loại lớp phủ mặt đất khu vực Thành phố Hồ Chí Minh” Tơi xin chân thành cảm ơn cá nhân, tổ chức giúp đỡ, động viên tơi suốt q trình tơi thực đề tài luận văn Trước tiên xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy, phó giáo sư tiến sĩ Lê Văn Trung, người hướng dẫn, định hướng nghiên cứu suốt thời gian thực luận văn Xin gởi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô Trường đại học Bách Khoa TPHCM, người truyền đạt kiến thức kinh nghiệm quý báu cho thời gian học cao học vừa qua Xin cảm ơn thành viên thân yêu gia đình hết lịng quan tâm tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành luận văn Xin cảm ơn anh chị, bạn bè đồng nghiệp làm việc Trung tâm Địa Tin học – đại học Quốc gia TPHCM giúp đỡ, tạo điều kiện để tơi hồn thành luận văn Và cuối cùng, tơi xin cảm ơn người bạn, người yêu mến chia với lúc thực luận văn iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Phân loại lớp phủ mặt đất ứng dụng quan trọng viễn thám Tuy nhiên, khu vực nhiệt đới nóng ẩm, thường xuyên có mây che phủ Việt Nam, việc ứng dụng viễn thám quang học bị hạn chế Do đó, viễn thám radar sử dụng giải pháp để khắc phục hạn chế Viễn thám radar có khả thu nhận hình ảnh điều kiện thời tiết ngày lẫn đêm Hiện tại, việc ứng dụng ảnh vệ tinh radar để phân loại lớp phủ mặt đất chủ yếu dựa việc khai thác giá trị cường độ ảnh Nhưng khu vực thị có cảnh quang phức tạp Thành phố Hồ Chí Minh, dựa giá trị cường độ ảnh radar để phân loại kết phân loại đạt độ xác khơng cao Vì mục tiêu nghiên cứu thử nghiệm, kiểm tra, đánh giá kỹ thuật sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh radar ENVISAT ASAR để phân loại lớp phủ mặt đất khu vực Thành phố Hồ Chí Minh Trong nghiên cứu này, kỹ thuật phân loại lớp phủ mặt đất dựa việc khai thác giá trị cường độ, quy trình tính tốn giá trị coherence, kỹ thuật phân loại dựa việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh radar việc so sánh hai kết phân loại trình bày Kết nghiên cứu cho thấy, đối tượng đất trống, thực vật hàng năm, thực vật lâu năm bị phân loại nhầm nghiêm trọng sử dụng kỹ thuật phân loại dựa việc khai thác giá trị cường độ ảnh, độ xác toàn cục số Kappa tương ứng 69.56% 0.62 Trong đó, kỹ thuật phân loại dựa việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence đạt độ xác tồn cục số Kappa tương ứng 83.38% 0.79, đối tượng đất trống phân loại tách biệt, kết phân loại nhầm thực vật hàng năm thực vật lâu năm cải thiện đáng kể Vì kết luận rằng, kỹ thuật sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh radar để phân loại lớp phủ mặt đất kỹ thuật mới, kết phân loại đạt độ xác cao kể khu vực có cảnh quan phức tạp iv ABSTRACT Land cover classification is one of the most important applications of remote sensing However, for the hot and humid tropical regions, there is often cloud cover as Vietnam, the optical remote sensing applications are limited Therefore, radar remote sensing is used as a solution to overcome these limitations Remote sensing radar is capable of image acquisition in all weather conditions, day and night Currently, the application of satellite radar images to classify land cover is mainly based on the exploitation of image intensity values But for the urban areas have complex landscape as Ho Chi Minh City, if only based on intensity values of radar images for the classification, the classification results achieved non-high precision So the principle objective of this research is to investigate test, control, evaluate technique using a combination of intensity value and coherence value of ENVISAT ASAR radar images to classify land cover of Ho Chi Minh City area In this study, classification technique based on the exploitation of intensity values, coherence value calculation process, classification technique based on the combined use of intensity value and coherence value of radar images as well as the comparison of two classification results will be presented The study results showed that bare soil, annual and perennial vegetation objects misclassified seriously when using classification technique based on the exploitation of image intensity value, the overall classification accuracy and Kappa coefficient are 69.56% and 0.62 respectively Meanwhile, classification technique based on the combined use of intensity value and coherence value achieved the overall classification accuracy and Kappa coefficient is 83.38% and 0.79 respectively, bare soil object are classified separately, resulting in misclassification between annual vegetation and perennial vegetation are significantly improved So it can be concluded that, classification technique based on the combined use of intensity value and coherence value of radar image to classify land cover is a new technique, classification results achieved high accuracy even for areas with complex landscape v MỤC LỤC Đề mục Trang Nhiệm vụ luận văn thạc sĩ .i Lời cảm ơn ii Tóm tắt luận văn iii Abstract iv Mục lục v Danh sách hình ảnh .ix Danh sách bảng biểu .xi Danh mục từ viết tắt xii CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1 Sự cần thiết đề tài 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu giới nước 1.2.1 Tình hình nghiên cứu giới 1.2.2 Tình hình nghiên cứu nước 1.3 Mục tiêu luận văn 1.4 Giới hạn luận văn 1.5 Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn luận văn 1.5.1 Ý nghĩa khoa học luận văn 1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn luận văn 1.6 Cấu trúc luận văn CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VIỄN THÁM RADAR, KHU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU ẢNH ENVISAT ASAR 2.1 Giới thiệu tổng quan viễn thám Radar 2.2 Nguyên lý 10 2.3 Một số đặc điểm viễn thám Radar 14 2.3.1 Độ phân giải không gian ảnh Radar 14 vi 2.3.1.1 Độ phân giải theo tầm 14 2.3.1.2 Độ phân giải phương vị 16 2.3.2 Đặc điểm hình học ảnh Radar 17 2.3.2.1 Biến dạng tỷ lệ tầm xiên 18 2.3.2.2 Biến dạng địa hình 18 2.3.3 Đặc điểm tương tác sóng Radar bề mặt vật thể 20 2.3.4 Đặc điểm ảnh Radar 21 2.4 Tổng quan khu vực nghiên cứu 22 2.4.1 Vị trí địa lý 22 2.4.2 Địa hình 23 2.4.3 Thủy văn 23 2.4.4 Khí hậu, thời tiết 24 2.4.5 Kinh tế, xã hội 25 2.5 Nguồn liệu nghiên cứu 26 CHƯƠNG 3: KỸ THUẬT PHÂN LOẠI SỬ DỤNG GIÁ TRỊ CƯỜNG ĐỘ CỦA ẢNH RADAR 28 3.1 Tạo ảnh đa góc nhìn 29 3.2 Đăng ký ảnh 29 3.2.1 Đăng ký dựa điểm khống chế 29 3.2.2 Đăng ký dựa phù hợp tương quan 30 3.3 Lọc ảnh 30 3.4 Địa tham chiếu 32 3.5 Hiệu chỉnh tán xạ 32 3.6 Phân loại lớp phủ mặt đất 33 CHƯƠNG 4: KỸ THUẬT PHÂN LOẠI SỬ DỤNG KẾT HỢP GIÁ TRỊ CƯỜNG ĐỘ VÀ GIÁ TRỊ COHERENCE CỦA ẢNH RADAR 37 4.1 Kỹ thuật InSAR 38 4.1.1 Một số khái niệm kỹ thuật InSAR 38 4.1.1.1 Hình học thu nhận ảnh SAR 38 4.1.1.2 Đường đáy hai ảnh SAR 38 vii 4.1.1.3 Pha ảnh SAR 40 4.1.1.4 Điều kiện giao thoa 41 4.1.1.5 Ảnh giao thoa giá trị coherence 41 4.1.2 Mơ hình tốn kỹ thuật InSAR 42 4.1.2.1 Mơ hình sóng điện từ 42 4.1.2.2 Mơ hình SAR giao thoa - InSAR 44 4.2 Quy trình tạo ảnh coherence từ hai ảnh radar 48 4.2.1 Đánh giá đường đáy 49 4.2.2 Đăng ký ảnh 50 4.2.3 Tạo ảnh giao thoa 50 4.2.4 Làm phẳng ảnh giao thoa 50 4.2.5 Lọc nhiễu ảnh 51 4.2.6 Tạo ảnh coherence 51 4.3 Kỹ thuật kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh radar để phân loại lớp phủ mặt đất 52 4.3.1 Xử lý giao thoa tạo ảnh coherence cặp ảnh SAR 54 4.3.2 Xử lý ảnh trung bình tán xạ ngược ảnh hiệu số tán xạ ngược 54 4.3.3 Tổ hợp màu, chiết tách thông tin phân loại lớp phủ mặt đất 54 4.3.3.1 Tổ hợp màu 54 4.3.3.2 Chiết tách thông tin 55 4.3.3.3 Phân loại lớp phủ mặt đất 55 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ PHÂN LOẠI 56 5.1 Kết phân loại sử dụng giá trị cường độ ảnh ENVISAT ASAR 56 5.1.1 Tạo ảnh đa góc nhìn 56 5.1.2 Đăng ký ảnh 57 5.1.3 Lọc ảnh 58 5.1.4 Địa tham chiếu ảnh ASAR 58 5.1.5 Hiệu chuẩn tán xạ 60 5.1.6 Phân loại lớp phủ mặt đất 60 5.1.6.1 Ảnh tổ hợp màu giả khu vực nghiên cứu 60 viii 5.1.6.2 Chiết tách đặc trưng tán xạ ngược đối tượng lớp phủ 61 5.1.6.3 Kết phân loại lớp phủ mặt đất 63 5.2 Kết phân loại sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh ENVISAT ASAR 64 5.2.1 Xử lý giao thoa 64 5.2.2 Tạo ảnh coherence 70 5.2.3 Ảnh tổ hợp màu giả 73 5.2.4 Chiết tách đặc trưng đối tượng lớp phủ mặt đất 73 5.2.5 Kết phân loại lớp phủ mặt đất 76 5.3 So sánh kết phân loại 77 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 71 Hình 5.16 Ảnh thể giá trị coherence trước địa tham chiếu Chương 72 Hình 5.17 Ảnh thể giá trị coherence sau địa tham chiếu Trên ảnh, đối tượng có màu trắng thể giá trị coherence cao, đối tượng có màu xám thể giá trị coherence trung bình đối tượng có màu đen thể giá trị coherence thấp Theo thấy rằng, khu vực thị có giá trị coherence cao, khu vực đất trống có giá trị coherence tương đối cao, khu vực thực vật Chương 73 hàng năm có giá trị coherence trung bình, khu vực thực vật lâu năm mặt nước thể có giá trị coherence thấp Ngoài ra, để thuận tiện cho việc phân tích tổ hợp màu, giá trị coherence nhân thêm 10 lần, tức giá trị coherence nằm đoạn từ đến 10 thay từ đến ban đầu 5.2.3 Ảnh tổ hợp màu giả Trong nghiên cứu này, nhiều ảnh tổ hợp màu giả tạo thông qua việc kết hợp ba ảnh: ảnh trung bình tán xạ ngược, ảnh hiệu số tán xạ ngược ảnh thể giá trị coherence ảnh ASAR ảnh ASAR Hình 5.18 thể ảnh tổ hợp màu giả tạo sở gán ảnh trung bình tán xạ ngược cho kênh Red, ảnh hiệu số tán xạ ngược cho kênh Green ảnh coherence cho kênh Blue Chương 74 Hình 5.18 Ảnh tổ hợp màu giả 5.2.4 Chiết tách đặc trưng loại đối tượng lớp phủ mặt đất Dựa mẫu sử dụng để phân loại lớp phủ mặt đất giai đoạn trước, kết thống kê giá trị coherence đặc trưng tán xạ vùng mẫu tương ứng với đối tượng lớp phủ mặt đất thể hình sau: Chương 75 Hình 5.19 Đặc trưng tán xạ giá trị coherence loại lớp phủ mặt đất Thông qua biểu đồ thể đặc trưng tán xạ giá trị coherence đối tượng lớp phủ mặt đất, thấy rằng:  Đối tượng cơng trình nhân tạo có giá trị trung bình tán xạ ngược giá trị coherence cao, nằm tách biệt với đối tượng lại  Đối tượng mặt nước có giá trị trung bình tán xạ ngược, hiệu tán xạ ngược giá trị coherence thấp, giá trị trung bình tán xạ ngược hiệu tán xạ ngược đối tượng nằm tách biệt với đối tượng khác, giá trị coherence tương tự giá trị coherence đối tượng thực vật hàng năm thực vật lâu năm  Đối tượng đất trống có giá trị trung bình tán xạ ngược thấp giá trị coherence cao, nằm tách biệt so với đối tượng khác  Đối tượng thực vật hàng năm thực vật lâu năm có giá trị trung bình tán xạ ngược nằm tách biệt tách biệt với đối tượng khác Tuy nhiên, giá trị hiệu tán xạ ngược giá trị coherence hai đối tượng gần tương tự Dựa kết phân tích, thấy rằng: dễ dàng phân loại đối tượng cơng trình nhân tạo, mặt nước đất trống với thực vật hàng năm, thực vật lâu năm, nhiên có phân loại nhầm thực vật hàng năm với thực vật lâu năm Chương 76 5.2.5 Kết phân loại lớp phủ mặt đất Hình 5.20 Kết phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh ENVISAT ASAR Dựa đồ Hiện trạng Sử dụng đất năm 2010 ảnh Google Earth đa thời gian, việc đánh giá độ xác phân loại thực Kết cho thấy việc phân loại Chương 77 lớp phủ mặt đất sử dụng dựa việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh ENVISAT ASAR đạt độ xác cao: độ xác tồn cục 83.38% số Kappa 0.79 Cụ thể kết phân loại đối tượng lớp phủ mặt đất thể bảng 5.3 5.4 sau: Bảng 5.3 Ma trận sai số phân loại Đối tượng Đất trống Mặt nước TV lâu năm TV hàng năm CT nhân tạo Đất trống 95.52 0.37 0.8 4.38 Mặt nước 2.35 80.9 0.04 0.79 0.31 TV lâu năm 0.08 2.42 85.84 28.31 0.05 TV hàng năm 1.67 15.68 13.11 66.48 CT nhân tạo 0.38 0.62 0.21 0.04 99.63 Tổng 100 100 100 100 100 Bảng 5.4 Sai số thực sai số bỏ sót Đất trống Mặt nước TV lâu năm TV hàng năm CT nhân tạo Sai số thực 10.46 2.21 28.95 32.24 1.61 Sai số bỏ sót 4.48 19.1 14.16 33.52 0.37 Kết phân loại cho thấy có phân loại nhầm chủ yếu thực vật hàng năm thực vật lâu năm Các đối tượng cơng trình nhân tạo, đất trống mặt nước có phân loại tốt Kết phân loại phù hợp với kết phân tích đặc trưng tán xạ đối tượng lớp phủ mặt đất, là: dễ dàng phân loại đối tượng cơng trình nhân tạo, mặt nước, đất trống với thực vật hàng năm thực vật lâu năm, nhiên có tượng phân loại nhầm thực vật hàng năm với thực vật lâu năm 5.3 So sánh kết phân loại Dựa kết đánh giá độ xác sau phân loại thấy kỹ thuật phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị cohernce ảnh radar ENVISAT ASAR cho kết phân loại xác kỹ thuật phân loại sử dụng giá trị cường độ đa thời gian Độ xác tồn cục số Kappa tương ứng kỹ thuật phân loại sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence 83.38% 0.79, độ xác tồn cục số Kappa tương ứng kỹ thuật phân Chương 78 loại sử dụng giá trị cường độ đa thời gian 69.56% 0.62 Nhìn chung, hai kỹ thuật phân loại phân loại xác đối tượng cơng trình nhân tạo mặt nước, nhiên kỹ thuật phân loại sử dụng giá trị cường độ đa thời gian ảnh radar có phân loại nhầm lớn đất trống thực vật hàng năm Dựa biểu đồ đặc trưng tán xạ thấy nguyên nhân gây việc phân loại nhầm hai đối tượng có giá trị tán xạ ngược gần giống Nhưng phân tích giá trị coherence hai đối tượng này, thấy đối tượng đất trống có giá trị coherence cao đối tượng thực vật hàng năm có giá trị coherence thấp Đây lý kỹ thuật phân loại lớp phủ mặt đất dựa việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence cho kết phân loại đối tượng đất trống xác Chương 79 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN Mục tiêu luận văn nghiên cứu thử nghiệm, kiểm tra đánh giá kỹ thuật phân loại lớp phủ mặt đất dựa việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh vệ tinh radar ENVISAT ASAR cho khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, với kết đạt được, luận văn hoàn thành mục tiêu nghiên cứu đặt Trong nghiên cứu này, kỹ thuật phân loại lớp phủ mặt đất dựa việc khai thác giá trị cường độ, quy trình tính tốn giá trị coherence, kỹ thuật phân loại dựa việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh radar việc so sánh hai kết phân loại trình bày Kết nghiên cứu cho thấy, đối tượng đất trống, thực vật hàng năm, thực vật lâu năm bị phân loại nhầm nghiêm trọng sử dụng kỹ thuật phân loại dựa việc khai thác giá trị cường độ ảnh, độ xác tồn cục số Kappa tương ứng 69.56% 0.62 Trong đó, kỹ thuật phân loại dựa việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence đạt độ xác toàn cục số Kappa tương ứng 83.38% 0.79, đối tượng đất trống phân loại tách biệt, kết phân loại nhầm thực vật hàng năm thực vật lâu năm cải thiện đáng kể Sai số thực sai số bỏ sót q trình phân loại tương ứng đối tượng đất trống giảm từ 61.64% 6.68% xuống 10.46% 4.48%, đối tượng thực vật hàng năm giảm từ 69.43% 88.3% xuống 32.24% 33.52% Kết phân loại phản ánh thực trạng lớp phủ mặt đất khu vực thành phố Hồ Chí Minh Kết phân loại đối tượng lớp phủ mặt đất sau:  Đối tượng cơng trình nhân tạo: kết phân loại cho thấy đối tượng công trình nhân tạo phân bố dày đặc chủ yếu khu vực trung tâm thành phố, nơi có sở hạ tầng phát triển, nhiều nhà cửa, đường xá, mật độ xây dựng cao quận 1, quận 3, quận 5, quận 6, quận 8, quận 10, quận 11, quận Tân Bình Và di chuyển xa khu vực trung tâm, đối tượng cơng trình nhân tạo phân bố thưa thớt dần, tập trung chủ yếu dọc theo trục giao thơng kết nối thành phố Thành phố Hồ Chí Minh với tỉnh lân cận Tây Ninh, Long An, Bình Dương, Đồng Nai Chương 80  Đối tượng lớp phủ thực vật: kết phân loại thể tình trạng phân bố đối tượng khu vực Trong thực vật lâu năm tập trung chủ yếu khu vực Củ Chi, Quận Thủ Đức Thực vật hàng năm tập trung chủ yếu khu vực Bình Chánh, Hóc Mơn, Quận 2, Quận Khu vực trung tâm thành phố nhìn chung có mật độ lớp phủ thực vật thấp, kết phân loại cho thấy, có xuất lớp phủ thực vật khu vực cơng viên Gia Định quận Gị Vấp, khu vực công viên Tao Đàn, Dinh Thống Nhất công viên 30 Tháng Quận Tuy nhiên, số vị trí có phân loại nhằm đối tượng thực vật hàng năm thực vật lâu năm  Đối tượng đất trống: kết phân loại cho thấy địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, đất trống chủ yếu xuất khu vực vùng ven san lắp mặt để xây dựng khu vực Quận 2, Quận , Quận 9, Củ Chi, Bình Chánh Trong khu vực trung tâm thành phố, đối tượng đất trống xuất rãi rác vài vị trí khu vực sân bay Tân Sơn Nhất trường đua Phú Thọ  Đối tượng mặt nước: kết phân loại cho thấy nhiều khu vực vùng ven Thành phố Hồ Chí Minh bị ngập nước Tuy nhiên, khoảng thời gian tháng 8, tháng giai đoạn mùa mưa nước ta, mặt nước xuất nhiều nơi hợp lý Nếu so sánh với mơ hình độ cao số bề mặt đất khu vực Thành phố Hồ Chí Minh thấy khu vực xuất mặt nước khu vực có độ cao thấp nên vào mùa mưa nước tụ khu vực Nhìn chung, hai kỹ thuật phân loại tốt đối tượng cơng trình nhân tạo mặt nước, nhiên kỹ thuật phân loại dựa việc sử dụng giá trị cường độ ảnh radar có phân loại nhầm nghiêm trọng đất trống thực vật hàng năm Dựa biểu đồ đặc trưng tán xạ thấy nguyên nhân gây việc phân loại nhầm hai đối tượng có giá trị tán xạ ngược gần giống Nhưng phân tích giá trị coherence hai đối tượng này, thấy đối tượng đất trống có giá trị coherence cao đối tượng thực vật hàng năm có giá trị coherence thấp Đây lý kỹ thuật phân loại lớp phủ mặt đất dựa việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence cho kết phân loại đối tượng đất trống xác Chương 81 Tóm lại, kỹ thuật phân loại lớp phủ mặt đất thông qua việc sử dụng kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh radar cho kết phân loại đạt độ xác cao Mặc dù chưa khắc phục hoàn toàn nhược điểm kỹ thuật phân loại lớp phủ mặt đất thông qua việc sử dụng giá trị cường độ ảnh radar cịn tình trạng phân loại nhầm thực vật hàng năm với thực vật lâu năm kết phân loại cải thiện đáng kể Đặc biệt, đối tượng lớp phủ cơng trình nhân tạo có sai số phân loại thấp, áp dụng kỹ thuật để đánh giá biến động xác định xu hướng phát triển không gian đô thị tốt Ngoài ra, để nâng cao độ xác phân loại, nhiều phương pháp phân loại khác nên thực Chương 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] G Franceschetti et al., “A canonical problem in electromagnetic backscattering from buildings”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 40(8): 17871801, 2002 [2] Y Ban and P J Howarth, “Multitemporal ERS-1 SAR data for crop classification: A sequential masking approach”, Canadian Journal of Remote Sensing 25(5): 438447, 1999 [3] H Skriver et al., “Land-cover mapping using multi-temporal dual-frequency polarimetric SAR data”, Proceedings of International Geoscience Remote Sensing Symposium, 1: 331-333, 2000 [4] A Minchella et al., “Use of multitemporal SAR data for monitoring vegetation recovery of Mediterranean burned areas”, Remote Sensing of Environment, Vol 113, pp 532- 551, Mar 2009 [5] S.M Shupe and S.E Marsh, “Cover and density-based vegetation classifications of the Sonoran desert using Landsat TM and ERS-1 SAR imagery”, Remote Sensing of Environment, Vol 93, pp 254-272 , 2004 [6] N.W Park, “Accounting for temporal contextual information in land-cover classification with multi-sensor SAR data”, International Journal of Remote Sensing, Vol 31, pp 281 – 298, 2010 [7] H.S Srivastava el al., “Application potentials of synthetic aperture radar interferometry for land-cover mapping and crop-height estimation”, Current Science, Vol 91, No 6, Sep 2006 [8] N Vyjayanthi et al., “Coherence-based land cover classification in forested areas of Chattisgarh, Central India, using environmental satellite—advanced synthetic aperture radar data”, Journal of Applied Remote Sensing, Vol 5, pp 1-6, 2011 [9] Lam Dao Nguyen, “The use of SAR data for rice crop monitoring, A case study of Mekong river delta, Vietnam”, ESTEC Working paper, EWP - 2223, Sep 2003 [10] N Lam-Dao et al., “The Use of SAR Data for Rice Crop Monitoring - A Case Study of Mekong River Delta – Vietnam”, The 26th Asian Conference on Remote Sensing, Ha Noi, Vietnam, 2005 83 [11] Zhou et al., “Applications of SAR Interferometry in Earth and Environmental Science Research”, Sensors [online], Vol 9, pp 1876-1912, 2009 [12] Le Van Trung, Ho Tong Minh Dinh and Van Cong Quoc Anh, “The Ability of application of ERS SAR images in generating DEM using InSAR technique”, Proceedings of the 16th APEC Workshop on Ocean Models and Information System for the APEC Region, HoChiMinh, Vietnam, 2005 [13] Le Van Trung and Ho Tong Minh Dinh, “Monitoring Land Deformation Using Permanent Scatterer INSAR Techniques”, The 7th FIG Regional Conference, HaNoi, Vietnam, 2009 [14] A Ferretti, A Monti-Guarnieri, C Prati, F Rocca, InSAR Principles: Guidelines for SAR Interferometry Processing and Interpretation, The Netherlands, ESA Publications, 2007 [15] A Bouaraba, “Robust techniques for coherent change detection using CosmoSkymed SAR images”, Progress in Electromagnetics Research, Vol 22, pp 219-232, 2012 [16] S Quegan, “Land use/cover classification and rice mapping based on Envisat ASAR data”, Proc 2005 Dragon Symposium Mid-Term Results, Santorini, Greece 27, Jul 2005 [17] P K Joshi, P S Roy, S Singh, S Agarwal, and D Yadav, “Vegetation cover mapping in India using multi-temporal IRS WiFS data,” Remote Sensing of Environment Vol 103, pp 190–202, 2006 [18] S.E Franklin, and M.A Wulder, “Remote sensing methods in medium spatial resolution satellite data land cover classification of large areas”, Progress in Physical Geography, Vol 26, pp 173–205, 2002 [19] A Elmzoughi, R Abdelfattah and, Z Belhadj, “SAR image classification using the InSAR coherence for soil degradation cartography in the South of Tunisia”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, pp 1677 – 1680, Nov 2009 [20] Lê Văn Trung, Viễn Thám, Nhà xuất Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh, 2005 84 [21] Đào Minh Tâm, “Phân tích lún đất khai thác nước ngầm khu vực Tp Hồ Chí Minh kỹ thuật InSAR”, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2010 [22] Hồ Tống Minh Định, “Ứng dụng kỹ thuật InSAR xây dựng mơ hình độ cao số (DEM)”, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2005 [23] PCI, Using PCI Geomatics software, PCI Geomatics Enterprises Inc., Toronto, Canada, 2003 [24] Cổng thơng tin điện tử Tp Hồ Chí Minh, 2014, http://www.hochiminhcity.gov.vn [25] European Space Agency (ESA), 2014, http://www.esa.int 85 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG I THƠNG TIN CHUNG Họ tên: Vương Quốc Việt Ngày, tháng, năm sinh: 13 – 06 -1986 Nơi sinh: Gia Bình – Trảng Bàng – Tây Ninh Địa liên lạc: 485 Ấp Bình Nguyên, Xã Gia Bình, Huyện Trảng Bàng, Tỉnh Tây Ninh II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Đại học: Ngành học: Địa Chính Hệ đào tạo: Chính Quy Nơi đào tạo: Trường đại học Bách Khoa TPHCM Năm tốt nghiệp: 2009 Thạc sĩ: Chuyên ngành:……………………… Nơi đào tạo: …………………………… Năm cấp bằng: ……………………… III Q TRÌNH CƠNG TÁC Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 2009 – Trung tâm Địa Tin học – Nghiên cứu viên đại học Quốc gia TPHCM TPHCM, ngày tháng Người khai ký tên Vương Quốc Việt năm 2014 ... giá trị cường độ giá trị coherence ảnh radar ENVISAT ASAR để phân loại lớp phủ mặt đất khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, bao gồm: - Khai thác giá trị cường độ ảnh radar phân loại lớp phủ mặt đất. .. Sử dụng kết hợp giá trị cường độ coherence ảnh radar phân loại lớp phủ mặt đất khu vực Thành phố Hồ Chí Minh II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Thử nghiệm, kiểm tra, đánh giá kỹ thuật sử dụng kết hợp giá. .. tăng cường độ xác kết phân loại lớp phủ mặt đất kết hợp giá trị cường độ giá trị coherence ảnh vệ tinh radar SAR hình thành Hiện tại, có vài nghiên cứu ứng dụng giá trị cường độ giá trị Coherence