Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 Nghiên cứu phương pháp trộn ảnh viễn thám siêu cao tần Sentinel-1 ảnh viễn thám quang học Lê Minh Hằng1,*, Trần Vân Anh2 Học viện Kỹ thuật Quân sự; 236 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam Trường Đại học Mỏ - Địa chất, 18 Phố Viên, Đức Thắng, Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 26 tháng 01 năm 2016 Chỉnh sửa ngày 01 tháng năm 2016; Chấp nhận đăng ngày 16 tháng năm 2016 Tóm tắt: Vệ tinh siêu cao tần Sentinel-1-kênh C Cơ quan hàng không vũ trụ Châu Âu phóng thành cơng lên quỹ đạo năm 2014 với chu kỳ 12 ngày Đây tư liệu viễn thám có độ phân giải khơng gian 10m Đặc điểm tư liệu viễn thám siêu cao tần cho phép xác định đặc tính bề mặt đối tượng, độ ẩm, độ dẫn điện dựa vào lượng tán xạ phản hồi thu nhận ảnh Trong đó, tư liệu viễn thám quang học cho phép xác định đối tượng lớp phủ thông qua đặc trưng phản xạ phổ kênh phổ Việc kết hợp ưu điểm tư liệu ảnh viễn thám siêu cao tần ảnh quang học cho phép tạo ảnh sau trộn có nhiều thơng tin Trong nội dung báo, tác giả trình bày kết nghiên cứu thử nghiệm phương pháp trộn liệu ảnh siêu cao tần Sentinel-1, ảnh quang học LANDSAT phân tích số đánh giá chất lượng phổ ảnh sau trộn Phương pháp trộn ảnh nghiên cứu báo phương pháp IHS, phương pháp thành phần PCA, phương pháp Brovey phương pháp nhân ảnh Từ khóa: trộn ảnh, SAR, ảnh viễn thám quang học, Sentinel-1 năm Trong đó, tư liệu ảnh Radar độ mở tổng hợp (Synthetic aperture radar - SAR) khơng phụ thuộc vào điều kiện thời tiết, ngày đêm Nhưng phân tích liệu ảnh SAR không phân loại lớp phủ bề mặt đặc điểm thu nhận tín hiệu ảnh SAR phản ánh đặc tính cấu trúc bề mặt, độ dẫn điện đặc điểm phân cực đối tượng Đặt vấn đề∗ Kỹ thuật viễn thám sử dụng để nghiên cứu đối tượng bề mặt Trái đất từ xa Tuy nhiên, loại tư liệu viễn thám nghiên cứu đối tượng vài đặc tính đối tượng bề mặt Trái đất phụ thuộc vào đặc điểm thu nhận tín hiệu cảm vệ tinh Bộ cảm quang học cho phép phân loại lớp phủ dựa vào đặc trưng phổ đối tượng ảnh Tuy nhiên, ảnh quang học phụ thuộc vào điều kiện thời tiết Đối với khu vực nóng, ẩm Việt Nam khả thu nhận ảnh quang học khơng mây Các nhà khoa học giới đề xuất nhiều phương pháp kết hợp dạng tư liệu tư liệu viễn thám quang học tư liệu vệ tinh Radar độ mở tổng hợp SAR Việc kết hợp tư liệu ảnh SAR tư liệu quang học nhằm mục đích khác nhau: (1) Kết hợp để tạo dạng tư liệu nhằm tăng độ phân giải, tăng cường chất lượng ảnh; (2) Kết hợp nhằm mục _ ∗ Tác giả liên hệ ĐT: 84-983228452 Email: leminhhang81@gmail.com 18 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 đích nhấn mạnh số đối tượng lớp phủ ảnh; (3) Kết hợp nhằm tăng lượng thông tin phục vụ cho mục đích phân loại đối tượng lớp phủ Trên tạp chí khoa học cơng bố kết nghiên cứu phương pháp trộn ảnh SAR ảnh quang học kết nhận tốt so phân tích ảnh quang học [1-3] Trong nước có nghiên cứu khả trộn ảnh SAR ảnh quang học [1, 4] Tuy nhiên, nghiên cứu thử nghiệm liệu ảnh ERS1,2, EnviSAT ASAR, ALOS PALSAR với mức xử lý khác Năm 2014, Cơ quan hàng không vũ trụ Châu Âu (ESA) phóng thành cơng vệ tinh Radar độ mở tổng hợp Sentinel-1 Tư liệu ảnh Sentinel-1 tư liệu cung cấp miễn phí, tín hiệu thu nhận kênh C, độ phân giải không gian 10m, chu kỳ chụp 12 ngày Vì vậy, việc nghiên cứu sử dụng tư liệu Sentinel-1 mở ứng dụng nghiên cứu giám sát Trái đất Ngoài ra, phương pháp đánh giá chất lượng ảnh sau trộn công bố tạp chí khoa học ngồi nước, đặc biệt phương pháp trộn ảnh SAR ảnh viễn thám quang học, chủ yếu dựa phân tích mắt Phương pháp đánh giá chất lượng ảnh sau trộn số đánh giá chất lượng phổ đề cập tài liệu [5, 6] sử dụng số khác Do đó, nội dung báo, tác giả trình bày kết nghiên cứu thử nghiệm số đánh giá chất lượng phổ ảnh sau trộn tư liệu viễn thám Sentinel-1 Landsat OLI lựa chọn phương pháp trộn ảnh SAR ảnh viễn thám quang học Phương pháp trộn ảnh siêu cao tần ảnh quang học 2.1 Phương pháp trộn ảnh tư liệu ảnh siêu cao tần ảnh quang học Phương pháp trộn ảnh nhằm kết hợp liệu nhiều cảm, nhiều thời điểm 19 thông tin khác để tạo ảnh mang nhiều thơng tin Mục đích việc trộn ảnh quang học ảnh SAR khai thác nhiều thông tin đạt độ phân giải tối đa mà màu sắc có thay đổi tối thiểu so với ảnh quang học Trong nội dung báo, tác giả thử nghiệm phương pháp trộn ảnh ảnh phương pháp chuyển đổi hệ màu RGB-IHS, phương pháp chuyển đổi Brovey, phương pháp phân tích thành phần (Principal Component Analysis - PCA) phương pháp nhân ảnh (Multiplicate) a Phương pháp chuyển đổi hệ màu RGB-IHS Hiện có 02 hệ thống tổ hợp màu hệ thống màu R-G-B hệ thống IHS Tuy nhiên, hệ thống RGB có nhược điểm màu hiển thị phụ thuộc vào thành phần Hệ thống màu IHS gồm có thành phần : I (Intensity) cường độ màu, H (Hue) - màu, S (Saturation) - độ bão hòa màu Ưu điểm hệ thống màu IHS thành phần cường độ màu độc lập với thành phần lại thể nhiều màu tự nhiên hệ thống RGB Các bước tiến hành trộn màu RGB-IHSRGB cụ thể sau: ♦ Ảnh tổ hợp màu gốc RGB chuyển sang hệ màu IHS ♦ Thay thành phần I - cường độ màu kênh ảnh SAR độ phân giải cao ♦ Chuyển ngược tổ hợp IHS RGB Phương pháp chuyển đổi hệ màu IHS phương pháp trộn ảnh nhất, ban đầu áp dụng để trộn ảnh đa phổ độ phân giải thấp với ảnh tồn sắc có độ phân giải cao, nhằm tăng cường độ phân giải màu sắc ảnh Tuy nhiên, nay, phương pháp chuyển đổi hệ màu IHS áp dụng cho ảnh quang học kết hợp với ảnh SAR b Phương pháp biến đổi Brovey Phương pháp biến đổi Brovey phương pháp phổ biến kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám Phương pháp Brovey cho phép kết hợp với số lượng 20 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 kênh ảnh quang học Công thức biến đổi Brovey thể sau: XS_SAR1 = (SAR x Xs1) / (Xs1+Xs2+Xs3+ …+ Xsn) XS_SAR2 = (SAR x Xs2) / (Xs1+Xs2+Xs3+ …+ Xsn) ………………………… XS_SARn = (SAR x Xsn) / (Xs1+Xs2+Xs3+ …+ Xsn) Trong đó: XS1, XS2, XSn kênh ảnh quang học; SAR kí hiệu ảnh SAR đưa vào trộn ảnh; XS_SARn kênh ảnh kết hợp ảnh quang học ảnh SAR Phương pháp xây dựng ảnh tổ hợp màu sử dụng biến đổi Brovey cho phép bảo tồn tính chất phản xạ phổ ảnh quang học thơng tin cấu trúc bổ sung từ ảnh SAR, làm tăng độ tương phản cho ảnh Đây phương pháp sử dụng tương đối rộng rãi việc xử lý ảnh c Phương pháp thành phần (Principal Component Analysis) Các kênh ảnh vệ tinh quang học thường có tính tương quan với Phân tích ảnh viễn thám quang học thành kênh thành phần thực phép biến đổi kênh ảnh gốc thành thành phần chứa đựng thơng tin trùng lặp theo thứ tự giảm dần từ PC1, PC2, PC3 [5] Ta sử dụng phép biến đổi để thực việc trộn ảnh Các bước tiến hành sau: ♦ Tính kênh thành phần PC1, PC2, PC3 ♦ Thay kênh PC1 ảnh SAR Sau chuyển kênh đa phổ sang thành phần kênh PC1 kênh có thơng tin nhiều Việc thay ảnh SAR kênh PC1 giúp ảnh sau trộn có ưu độ phân giải không gian thông tin ảnh SAR ♦ Tính ngược từ tổ hợp kênh thành phần kênh gốc Theo phương pháp kết hợp ảnh PCA có mặt ảnh SAR ảnh hưởng rõ rệt đến hình ảnh (màu sắc, cấu trúc) đối tượng tổ hợp ảnh Các nội dung phát ảnh SAR độ ẩm, độ gồ ghề bề mặt chuyển tải lên ảnh sau trộn d Phương pháp nhân ảnh (Multiplicative) Đây phương pháp đơn giản kỹ thuật trộn ảnh Thuật toán trộn ảnh ảnh theo phương pháp nhân ảnh thực hai ảnh bao gồm ảnh độ phân giải cao ảnh độ phân giải thấp Phương pháp thực theo công thức (1) ảnh [7]: DN Bi × DN HRimage = DN Bi _New (1) Trong đó: DN giá trị số ảnh, Bi số kênh ảnh, i=1~3; DN HRimage giá trị số ảnh độ phân giải cao (SAR) DNBi_New giá trị số kênh i ảnh sau trộn 2.2 Các số đánh giá chất lượng phổ ảnh sau trộn Chất lượng ảnh sau trộn nhận từ phương pháp trình bày mục 2.1 đánh giá dựa thông tin phổ trước sau trộn Phương pháp để đánh giá chất lượng phổ ảnh sau trộn phân tích thông qua phương pháp: (1) So sánh chất lượng mắt với ảnh trước trộn; (2) Phân tích vào histogram (3) Phân tích số đánh giá chất lượng phổ Phương pháp đánh giá dựa vào việc so sánh chất lượng mắt mang tính cảm quan, phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia [8] Phương pháp dựa vào phân tích histogram sử dụng trộn ảnh đa phổ ảnh tồn sắc có chiều dài bước sóng có độ tương quan lớn kênh [6] Tuy nhiên, ảnh SAR ảnh quang học có đặc điểm thu nhận khác nên phân tích histogram khơng khả quan Do đó, tác giả đề xuất phương pháp thử nghiệm đánh giá chất lượng ảnh sau trộn dựa vào số đánh giá chất lượng phổ Trong tài liệu nghiên cứu [5], đề xuất sử dụng số thống kê để đánh giá chất lượng phổ ảnh sau trộn bao gồm số Bias, số tương quan (Corr), số chênh lệch độ 21 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 lệch chuẩn (SDD - Standard deviation difference), số chất lượng toàn ảnh (UIQ Universal-image-quality index), số chênh lệch Entropy (H), số ERGAS (Relative dimensionless global error in synthesis) Tuy nhiên, tư liệu ảnh Sentinel-1 tư liệu có độ phân giải khơng gian 10m nên chưa có kết cơng bố việc đánh giá chất lượng phương pháp trộn ảnh thông qua số thống kê Trong nội dung báo tác giả sử dụng số Bias [9], chênh lệch Entropy (H(x)) [11], ERGAS [6]và số tương quan ( r ) - Chênh lệch Entropy: Sự khác biệt entropy ảnh gốc ảnh trộn n n H ( x) = ∑ p ( i ) log = −∑ p ( i ) log p ( i ) i =1 i =1 p (i ) (4) Trong đó: p(i ) xác suất xảy giá trị i - ERGAS đề xuất tác giả Wald [10] Chỉ số ERGAS số đặc trưng cho chất lượng trình trộn ảnh dựa sai số trung bình chuẩn hóa kênh ảnh sau trộn Tăng số ERGAS đồng nghĩa với suy giảm hình ảnh trình trộn ảnh Chỉ số ERGAS tính sau: - Bias độ lệch giá trị trung bình ảnh gốc ảnh sau trộn Chất lượng tốt có giá trị gần 0: Bias = DPTB − ATTB AT = − TB DPTB DPTB 1/2 dh n RMSE ERGAS = 100 ∑ dl n i =1 TB (2) Trong đó: DPTB , ATTB giá trị trung bình tương ứng ảnh đa phổ ảnh sau trộn m n tính theo cơng thức: TB = ∑∑ xij mn i = j j = i Trong đó: dh / dl tỷ số kích thước pixel SAR ảnh quang học N số lượng kênh ảnh RMSE bình phương sai số tính theo công thức sau: - STD độ lệch chuẩn tính kênh ảnh xác định theo công thức: RMSE ( Bi ) = Bias ( Bi ) + STD ( Bi ) (6) 1/2 2 STD = DPi , j − DPTB ) ( ∑ n − i =1 n (5) (3) Bảng Tổng hợp liệu thử nghiệm Bộ cảm Sentinel-1 Landsat Những đặc điểm Đặc điểm tư liệu 01 kênh, chế độ chụp rộng (IW – Interferometric Wide Swath), đơn phân cực VV, độ phân giải khơng gian 10m (kích thước pixel)/5(range)x20m(Azimuth) Dữ liệu 16 bit 10 kênh phổ, kênh nhìn thấy, cận hồng ngoại hồng ngoại ngắn có độ phân giải 30x30m, kênh viễn thám nhiệt độ phân giải 120m kênh toàn sắc 15m Sử dụng kênh 2~ kênh để thử nghiệm với độ phân giải 30x30m Dữ liệu 16 bit Ngày chụp 30/05/2015, chụp 00h:13:12 Mức xử lý Mức level 1, xử lý tính chuyển giá trị mặt đất (ground range-GRDH) Path/row: 127/045; UTM/WGS84 múi thứ 48N Ngày chụp 30/05/2015, góc nghiêng mặt trời 68.44o; chụp 11h:02:39 Mức level 1, hiệu chỉnh hệ tọa độ UTM/WGS 84 22 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 - Chỉ số tương quan ảnh tính theo cơng thức (7) Giá trị tương quan hai ảnh trước sau cho tốt ∑∑ ( A mn r= m Kết thử nghiệm Dữ liệu thử nghiệm ảnh SAR ảnh Sentinel-1 ảnh quang học ảnh Landsat-8 Dữ liệu ảnh Sentinel-1 ảnh Landsat chụp vào ngày 30/05/2015 nên lớp phủ bề mặt hai ảnh thử nghiệm giống Đặc điểm tư liệu thử nghiệm thể bảng − TBA )( Bmn − TBB ) n 2 ∑∑ ( Amn − TBA ) ( Bmn − TBB ) m n (7) Trong đó: Amn , Bmn : giá trị cường độ xám tương ứng ảnh trước ảnh sau trộn Phương pháp trộn ảnh liệu ảnh Sentinel1 ảnh quang học thực theo quy trình sau: Hiệu chỉnh khí Landsat Ảnh trộn Sentinel-1 Mức level-1 Định chuẩn ảnh Hiệu chỉnh địa hình Tính chuyển sang dB Hình Quy trình trộn ảnh liệu ảnh Sentinel-1 ảnh quang học a Phân tích kết trộn ảnh quan sát trực tiếp Kết thử nghiệm phương pháp trộn ảnh thể Hình (a) Landsat 8-30m (d) - PCA (b) Sentinel-1-10m (c) - IHS (e) - Brovey (f) - PP nhân ảnh Hình Kết trộn ảnh ảnh Landsat ảnh Sentinel-1 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 Qua kết thử nghiệm Hình cho thấy ảnh sau trộn có độ phân giải 10m tương đương với độ phân giải không gian ảnh Sentinel-1 Đánh giá màu sắc phương pháp trộn ảnh phương pháp thành phần PCA cho màu sắc giống với màu ảnh gốc Landsat OLI (tổ hợp màu giả kênh 5: kênh 4: kênh 3) hưởng thời tiết Vì vậy, việc tích hợp ảnh giúp có thơng tin từ ảnh SAR vị trí bị mây ảnh đa phổ (Hình 3) Trên ảnh SAR đối tượng bật khu vực dân cư nước, cịn đối tượng thực vật, đất trống khó phân biệt Trên ảnh quang học đối tượng dễ nhận biết thực vật nước, đối tượng dân cư đất trống khó phân biệt Kết ảnh sau trộn, ta xác định vùng ranh giới đối tượng dân cư, thực vật, đất trống, nước dựa vào ưu điểm ảnh quang học ảnh SAR dựa khác biệt màu sắc (tham khảo Hình 4, Hình 5, Hình Hình 7) b Phân tích thơng tin lớp phủ ảnh sau trộn Trên ảnh sau trộn thể nhiều thông tin phân tích riêng rẻ ảnh quang học ảnh SAR Đặc biệt, ảnh quang học xuất vị trí bị ảnh hưởng mây Trong đó, tư liệu ảnh SAR khơng bị ảnh (a) (b) (c) Hình Kết loại bỏ mây ảnh sau trộn a Vị trí ảnh Landsat-8 bị mây; b Vị trí tương ứng ảnh Sentinel-1; c Vị trí ảnh sau trộn (a) 23 (b) Hình Hình ảnh đối tượng dân cư ảnh sau trộn (c) 24 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 (a) (b) (c) Hình Hình ảnh đối tượng thực vật ảnh sau trộn (a) (b) (c) Hình Hình ảnh đối tượng đất trống ảnh sau trộn (a) (b) (c) Hình Hình ảnh đối tượng nước ảnh sau trộn (a) Ảnh sau trộn; (b) Ảnh gốc Landsat 8; (c) Ảnh Sentinel-1 c Phân tích dựa số đánh giá chất lượng phổ Chất lượng phổ phương pháp trộn ảnh so với ảnh gốc thể qua số đánh giá chất lượng phổ bảng đây: Qua kết thể bảng công thức xác định (2), (4), (5), (7), ta thấy phương pháp trộn ảnh theo phương pháp thành phần PCA cho kết tốt với số đánh giá chất lượng phổ tốt so với phương pháp khác Đặc biệt, số tương quan giá trị phổ phương pháp trộn PCA so với ảnh quang học đạt 0.9367, chênh lệch giá trị Entropy 0.0049, ERGAS 5.1772 Phương pháp nhân ảnh cho chất lượng phổ với giá trị ERGAS 96.4859 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 25 Bảng Chỉ số đánh giá chất lượng phổ phương pháp trộn ảnh Phương pháp trộn ảnh Chỉ số Bias Chênh lệch Entropy ERGAS Chỉ số tương quan a) Sentinel -1 IHS PCA Brovey PP nhân ảnh IHS PCA Brovey PP nhân ảnh IHS PCA Brovey PP nhân ảnh IHS PCA Brovey PP nhân ảnh Band 0.5904 -0.2563 0.5974 5.4720 -0.0238 0.0049 -0.0258 -0.0103 10.1996 5.0542 10.3125 94.3203 0.7881 0.9369 -0.7438 -0.7938 b) Landsat OLI Landsat Band 0.5917 -0.2598 0.5973 5.4728 -0.0276 0.0049 -0.0291 -0.0103 10.3340 5.1103 10.4286 95.2924 0.7582 0.9342 -0.7662 -0.7928 Giá trị TB Band 0.5939 - 0.2615 0.5972 5.4716 -0.0285 0.0049 -0.0289 -0.0103 10.7055 5.2863 10.7628 98.2549 0.7376 0.9390 -0.7658 0.8058 0.5920 -0.2592 0.5973 5.4722 -0.027 0.0049 -0.0279 -0.0103 10.4695 5.1772 10.5576 96.4859 0.7613 0.9367 0.7586 0.7975 c) Ảnh trộn (PCA) Hình So sánh kết thử nghiệm phân loại lớp phủ tư liệu sau trộn d Thử nghiệm phân loại lớp phủ ảnh sau trộn Sau lựa chọn phương pháp trộn ảnh theo phương pháp thành phần PCA cho kết tốt Tác giả thử nghiệm so sánh kết phân loại lớp phủ tư liệu ảnh Sentinel1, ảnh Landsat OLI ảnh sau trộn theo phương pháp PCA 26 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 Trên Hình 8a thể kết tách đối tượng dân cư tư liệu ảnh Sentinel-1 Tác giả sử dụng phương pháp phân loại Maximum Likehood để phân loại lớp phủ ảnh Landsat OLI ảnh sau trộn (PCA) Kết phân loại lớp phủ thể Hình 8b Hình 8c Đánh giá độ xác kết phân loại tư liệu ảnh Landsat OLI đạt 97% tư liệu ảnh sau trộn 99% Kết phân loại Hình 8b Hình 8c cho thấy, kết phân loại lớp phủ tốt sử dụng loại tư liệu, đặc biệt khu vực có đối tượng dân cư nước Vị trí đánh dấu Hình 8b đối tượng đất trống Hình 8c (ảnh sau trộn) đối tượng dân cư [2] [3] [4] [5] Kết luận Phương pháp trộn liệu ảnh nhiều cảm đóng vai trò quan trọng ứng dụng viễn thám, cung cấp nhiều thơng tin phân tích riêng dạng tư liệu Qua kết phân tích quan sát trực tiếp thơng qua số đánh giá chất lượng phổ ảnh sau trộn, tác giả lựa chọn phương pháp trộn ảnh Sentinel-1 ảnh Landsat OLI theo phương pháp thành phần (PCA) Dữ liệu ảnh trộn theo phương pháp thành phần cho độ phân giải ảnh SAR có màu sắc tương tự tổ hợp màu ảnh đa phổ trước trộn ảnh Các số đánh giá chất lượng tương quan ảnh sau trộn ảnh rõ phương pháp thành phần PCA cho kết tốt Các thành phần lớp phủ ảnh sau trộn tách biệt, thuận tiện cho việc giải đoán ảnh SAR ảnh quang học Kết thử nghiệm phân loại lớp phủ ảnh sau trộn cho độ xác cao phân loại ảnh quang học Tài liệu tham khảo [1] Chu Hải Tùng (2008), Nghiên cứu khả ứng dụng ảnh vệ tinh Radar quang học để thành [6] [7] [8] [9] [10] lập số thông tin lớp phủ mặt đất, Đề tài cấp Bộ, Bộ Tài nguyên môi trường EHLERS, M., KLONUS,S.and ASTRAND, P.J (2008), Quality assessment for multi-sensor multi-date image fusion In CD-ROM Proceedings of the ISPRS Congresses, 3–11 July 2008, Beijing, China ZHANG, J (2010), Multi-source remote sensing data fusion: status and trends International Journal of Image and Data Fusion, 1, pp 5–24 Nguyen Van Trung, Jung-Hyun Choi, Joong-Sun Won (2010) Fusion of ALOS PALSAR and ASTER data for landcover classification at Tonle Sap floodplain, Cambodia Proc SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Vol 7858 C Pohl & J L Van Genderen (1998), Review article: Multisensor image fusion in remote sensing: concepts, methods and applications, International journal remote sensing, Vol 19, No 5, pp.823-854 Yuhendra Yusuf, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo, Hiroaki Kuze (2013), Spectral information analysis of image fusion data for remote sensing applications, Geocarto International, Vol 28, No 4, 291-310 Susheela Dahiya , Pradeep Kumar Garg & Mahesh K Jat (2013), Review article: A comparative study of various pixel-based image fusion techniques as applied to an urban environment, International Journal of Image and Data Fusion, Vol 4, No 3, pp 197–213 Shi, W., et al., 2005 Wavelet-based image fusion and quality assessment International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 6, 241–251 Acerbi, F.W., Clevers, J.G.P.W., and Schaepman, M.E., 2006 The assessment of multi-sensor image fusion using wavelet transform for mapping the Brazalian Savana International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 8, 278–288 Wald, L., 2000 Quality of high resolution synthesized images: is there a simple criterion?, Proceedings of International Conference on Fusion of Earth Data, 1, 99–105 L.M Hằng, T.V Anh / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số (2016) 18-27 27 Fusion Data Sentinel-1 Image and Optical Image Lê Minh Hằng1, Trần Vân Anh2 Military of Technical Academy, 236 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam Hanoi University of Mining and Geology, 18 Phố Viên, Đức Thắng, Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam Abstract: Sentinel-1 satellite (C-band Synthetic Aperture Radar) is lauched by the European Union on the August 2014 The repeat cycle is 12 days The spatial resolution is 10m As is known, optical data contain information on the reflective and emissive characteristics of the Earth’s surface features, while SAR data contain information on the surface roughness, texture and dielectric properties of natural and man-made objects The different techniques to combine optical and SAR images in order to enhance various features and they all judged that the results from the fused images were better than the results obtained from the individual images In the article, the authors present the method of fusion Sentinel-1 image and Landsat image data and analysis the spectral information index of fused image The effectiveness of for techniques, the intensity-Hue-saturation (IHS), principal component analysis (PCA), Brovey and Multiplicative have been evaluated through visual inspection and correlation analysis Keywords: fusion, Sentinel-1, optical image, SAR _ ... liệu viễn thám Sentinel- 1 Landsat OLI lựa chọn phương pháp trộn ảnh SAR ảnh viễn thám quang học Phương pháp trộn ảnh siêu cao tần ảnh quang học 2 .1 Phương pháp trộn ảnh tư liệu ảnh siêu cao tần ảnh. .. khoa học công bố kết nghiên cứu phương pháp trộn ảnh SAR ảnh quang học kết nhận tốt so phân tích ảnh quang học [1- 3] Trong nước có nghiên cứu khả trộn ảnh SAR ảnh quang học [1, 4] Tuy nhiên, nghiên. .. xám tương ứng ảnh trước ảnh sau trộn Phương pháp trộn ảnh liệu ảnh Sentinel1 ảnh quang học thực theo quy trình sau: Hiệu chỉnh khí Landsat Ảnh trộn Sentinel- 1 Mức level -1 Định chuẩn ảnh Hiệu chỉnh