Nghiên cứu giải pháp nâng cao độ chính xác mô hình số bề mặt được thành lập từ ảnh radar

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC - MỎ ĐỊA CHẤT
----------------------------

TRẦN THANH HÀ

NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ
CHÍNH XÁC CỦA MÔ HÌNH SỐ BỀ MẶT
ĐƯỢC THÀNH LẬP TỪ ẢNH RADAR

Ngành : Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ
Mã số : 9520503

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Hà Nội - 2018


Công trình được hoàn thành tại: Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám,
Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai,
Trường Đại học Mỏ - Địa chất
Người hướng dẫn khoa học:
1. TS Đào Ngọc Long
Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ Việt Nam
2. TS Nguyễn Thị Mai Dung
Trường Đại học Mỏ - Địa chất
Phản biện 1: TS Chu Hải Tùng

Phản biện 2: PGS.TS Trịnh Lê Hùng

Phản biện 3: TS. Lê Đại Ngọc

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đáng giá luận án cấp Trường

Họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chất,
Vào hồi …….. ngày ……tháng….năm 2018

Có thể tìm hiểu luận án tại:
Thư viện Quốc gia Việt Nam;
Thư viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất


1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Mô hình số bề mặt (DSM – Digital Surface Model) là tập hợp
dữ liệu số mô tả một phần của bề mặt Trái Đất trong không gian 3D.
Hiện nay, DSM được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác
nhau, như trong thành lập bản đồ địa hình, thành lập bản đồ 3D, được
dùng trong nắn ảnh trực giao, lập kế hoạch phòng chống các tai biến
thiên nhiên; lũ lụt, kiểm soát xói lở đất, phân tích tầm nhìn ở diện
rộng, giám sát tài nguyên môi trường và trong nhiều ứng dụng khác.
DSM là sản phẩm trung gian, từ DSM có thể tạo ra DEM
Hiện nay, ở nước ta, Trung tâm thông tin tư liệu của Cục Đo
đạc - Bản đồ và Hệ thông tin địa lý mới chỉ cung cấp DEM cho
khách hàng. Do vậy, việc nghiên cứu qui trình xây dựng DSM, nâng
cao độ chính xác của nó trên cơ sở sử dụng các phương pháp đo vẽ
hiện đại là cần thiết.
Với ưu điểm nổi trội của ảnh radar có độ phủ rộng trên bề mặt
Trái Đất, chu kỳ lặp ngắn (hầu như có thể cung cấp tư liệu “tức thời”),
chi phí mua tư liệu rẻ hơn nhiều so với các loại tư liệu viễn thám
khác, thậm chí ảnh Sentinel, với độ phân giải cao, chu kỳ lặp 12 ngày

được cấp miễn phí. Ảnh radar đã được nghiên cứu và ứng dụng để
thành lập mô hình số bề mặt (Digital Surface Model – DSM) ngay từ
những năm 1960, với sự ứng dụng các phương pháp xử lý chủ yếu
như: phương pháp đo độ dốc, phương pháp đo radar lập thể, phương
pháp radar giao thoa và phương pháp đo radar phân cực. Những
phương pháp này thông thường được sử dụng để xử lý tư liệu của các
hệ thống radar độ mở tổng hợp SAR (Synthetic Aperture Radar)
nhằm xác định độ cao tương đối hoặc tuyệt đối của các đối tượng
trên bề mặt để xây dựng DSM.
Mặc dù mới xuất hiện, song phương pháp đo radar giao thoa
(InSAR) đã được ứng dụng rộng rãi trong tạo DSM. Đây là một kỹ
thuật hứa hẹn sẽ giải quyết một số vấn đề khó khăn trong một khu
vực nghiên cứu đòi hỏi độ chính xác, hiệu quả kinh tế cao, thuận tiện
với mọi điều kiện thời tiết. Chất lượng của DSM được xây dựng bằng
phương pháp InSAR chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố, như là tác
động của khí quyển đối với góc chụp ảnh, đường đáy ảnh (baseline)
và kỹ thuật xử lý. Ảnh hưởng của các yếu tố này sẽ làm vị trí các
pixel bị xê dịch, gây khó khăn trong quá trình khớp ảnh. Hai là sự


2
khác nhau về thời gian thu nhận, tạo ra sự không tương quan giữa hai
ảnh, và sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình khớp hai ảnh với nhau
để tạo ảnh giao thoa, rồi vấn đề lọc nhiễu pha để mở pha...
Do đó để nâng cao chất lượng của sản phẩm DSM thì nhất thiết
phải nâng cao chất lượng của ảnh giao thoa trong phương pháp InSAR.
Trên thế giới có nhiều nhà khoa học đã nghiên cứu, đề xuất các giải pháp
giảm thiểu các sai số gây ra trong các công đoạn của qui trình xử lý ảnh
trong phương pháp InSAR, bao gồm: đồng đăng ký (co-registration), tạo
ảnh giao thoa (interferogram generation), lọc nhiễu pha, giải pha (phase

unwrapping) và chuyển đổi tọa độ, hiệu chỉnh hình học (geocoding).
Từ năm 2014, hệ thống vệ tinh Sentinel đã đi vào hoạt động,
với chu kỳ lặp ngắn, diện tích phủ trùm lớn, ảnh có độ phân giải cao,
được cung cấp miễn phí, đã mở khả năng sử dụng loại tư liệu này để
xây dựng DSM có độ chính xác cao, chi phí sản xuất thấp, và có thể
đáp ứng rất kịp thời cho người sử dụng .
Do vậy hướng nghiên cứu về kỹ thuật xử lý, về các giải pháp
nâng cao độ chính xác xây dựng DSM bằng tư liệu viễn thám radar
nói chung, tư liệu Sentinel nói riêng phù hợp với điều kiện thực tế tại
Việt Nam là cần thiết, có ý nghĩa khoa học và thực tiễn ứng dụng cao.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu cơ sở khoa học và các giải pháp nâng cao độ chính
xác xây dựng DSM từ ảnh radar, phù hợp với thực tế về tư liệu của
Việt Nam.
3. Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu qui trình xây dựng DSM, những yếu tố ảnh hưởng
đến độ chính xác của DSM và các giải pháp nâng cao độ chính xác của
DSM, trên cơ sở ứng dụng phương pháp biến đổi tín hiệu wavelet
trong phân tích tín hiệu, phương pháp Goldstein để lọc nhiễu pha.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
4.1. Ý nghĩa khoa học của luận án
Góp phần hoàn thiện các ứng dụng của phép biến đổi wavelet
trong xử lý và phân tích tín hiệu, ứng dụng phương pháp lọc nhiễu
pha Goldstein trong qui trình thành lập DSM từ ảnh radar.
4.2. Ý nghĩa thực tiễn của luận án
Cung cấp những đánh giá đầy đủ về cơ sở khoa học cũng như
kết quả nghiên cứu thử nghiệm của giải pháp nâng cao độ chính xác


3

của DSM được thành lập bằng ảnh Sentinel - 1A kênh C trong điều
kiện Việt Nam.
5. Những luận điểm bảo vệ
Luận điểm 1: Với tín hiệu siêu cao tần sử dụng trong viễn
thám radar, phép biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ (wavelet) là phù hợp trong
việc chọn và khớp các điểm đặc trưng, phục vụ cho đồng đăng ký
ảnh trong qui trình thành lập DSM bằng phương pháp InSAR.
Luận điểm 2: Phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ
thuật thích nghi láng giềng có trọng số, là tối ưu nhất trong lọc nhiễu
pha giao thoa để nâng cao độ chính xác của DSM..
6. Những điểm mới của luận án
6.1 Áp dụng thành công phương pháp biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ
(wavelet) để xử lý ảnh radar trong chọn kích thước cửa sổ khớp ảnh,
chiết xuất và khớp các điểm đặc trưng trên ảnh radar, qua đó nâng cao
độ chính xác xây dựng DSM từ tư liệu viễn thám siêu cao tần.
6.2. Đề xuất phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ
thuật thích nghi láng giềng có trọng số để lọc nhiễu pha giao thoa,
nhằm nâng cao độ chính xác của DSM.
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
TRONG VÀ NGOÀI NƢỚC
1.1. Đặt vấn đề
Việc ứng dụng tư liệu viễn thám radar trong thành lập mô
hình số địa hình, mô hình số bề mặt và nghên cứu đề xuất các giải
pháp nâng cao độ chính xác của chúng đang được các nhà khoa học
trong và goài nước quan tâm nghiên cứu.
1.2. Lịch sử phát triển của SAR
1.3. Tổng quan về các nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp
InSAR xây dựng DSM
1.3.1. Trên thế giới
Các kết quả nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới vào

các thập niên cuối của thế kỷ XX đã khẳng định được khả năng và
hiệu quả sử dụng tư liệu viễn thám radar trong xây dựng DEM, DSM.
Li và Goldstein (1990).
Hiện nay, các nghiên cứu về hoàn thiện qui trình xây dựng
DSM bằng phương pháp InSAR, các nguồn sai số và các giải pháp
loại trừ ảnh hưởng của chúng tới chất lượng của sản phẩm đang được
tiến hành và thu hút rất nhiều sự quan tâm từ các nhà Khoa học.


4
Đặc biệt trong các năm gần đây, để tăng hiệu quả kinh tế và kỹ
thuật, các nghiên cứu về ảnh hưởng của khí quyển đến chất lượng
của ảnh giao thoa và các khả năng loại trừ ảnh hưởng này có các
nghiên cứu của: Gens (1998), Hanssen (2001); Zebker (1994b);Ding
và cộng sự (2008). Nhiều giải pháp đã được nghiên cứu và đề xuất để
giảm thiểu ảnh hưởng của khí quyến đến chất lượng InSAR bao gồm:
phương pháp mô hình hóa nhiễu ảnh và các dữ liệu đo GPS, sử dụng
mô hình dữ liệu khí tượng; sử dụng dữ liệu vệ tinh từ các vệ tinh
MODIS và MERIS
Về sự không tương quan về đường đáy ảnh có rất nhiều các
nghiên cứu đã nghiên cứu dựa trên các cặp ảnh Sentinel-1 với các
kích thước đường đáy ảnh là khác nhau nhưng chụp cùng một khu
vực, cũng khẳng định rằng đường đáy ảnh hưởng đến độ chính xác
khi tạo DSM do đó chắc chắn nó sẽ ảnh hưởng đến chất lượng của
InSAR, nhưng để khắc phục được điều này rất cần các nghiên cứu
tiếp theo.
Quy trình xử lý trong InSAR bao gồm các công đoạn: đồng
đăng ký ảnh, tạo giao thoa và lọc nhiễu pha, mở pha và tạo DSM.
Việc đồng đăng ký hai ảnh SAR là bước đầu tiên trong quy trình
xử lý giao thoa và nó là một trong những bước xử lý quan trọng nhất liên

quan đến chất lượng giao thoa. Để tăng độ tin cậy cho quá trình đồng
đăng ký ảnh, Liao (2000) đã nghiên cứu phương pháp khớp ảnh tự động
qua nhiều bước từ đăng ký thô, tới đăng ký chính xác và bình sai... Một
phương khác được ứng dụng để đồng đăng ký ảnh SAR trong miền
Fourier được nghiên cứu bởi Adbelfattah và Nicolas (2004); Tang và
nnk., (2013); Skanderi và nnk., (2013). Trong nghiên cứu này, các tác
giả sử dụng thuật toán Fourier biến đổi nhanh - Fast Fourier Transform
(FFT) để tự động tìm các điểm khớp trên ảnh chính và tìm kiếm sự
tương ứng của mỗi điểm trên ảnh phụ. Phương pháp này có ưu điểm là
hoạt động rất nhanh và hiệu quả, nhưng nó chỉ thích hợp cho các khu
vực ít có sự biến đổi (đồng nhất) và tương đối bằng phẳng.
Ngoài ra để quá trình giải pha được dễ dàng với độ chính xác cao
thì lọ nhiễu pha l m t ướ quan trọng trong quá tr nh
lý n
(Suo, 2010, Suo và nnk. 2016, Zhao, 2012 ). Một phương pháp lọc nhiễu
lý tưởng phải có khả năng giảm tối đa phần pha dư (phase residues) thành
phần thể hiện v ng pha bị lỗi, trong khi v n bảo toàn được các vân giao
thoa (fringes) (Li, 2015). Hiện nay, các phương pháp lọc nhiễu pha được
chia thành hai nhóm chính: Phương pháp lọc nhiễu trên miền không gian


5
(spatial domain) của Schuler (1996); Abdelfattah (2004), Trouve (1998),
Feng (2016) và phương pháp lọc nhiễu trên miền tần số (frequency
domain) như: Zhao (2012); Zebker (1994a), Wang (2011).
aran và nnk. đã đề xuất phương pháp lọc nhiễu Goldstein cục
bộ với tham số alpha ( ) thay đổi theo giá trị tương quan của cửa sổ
lọc, các v ng có tương quan thấp được lọc nhiều hơn v ng có tương
quan cao, nhờ đó bảo tồn các thông tin pha giao thoa nhiều hơn so
với phương pháp Goldstein gốc. Để tính tham số alpha trong ph p lọc

Goldstein được đề xuất bởi Song, Guo với việc sử dụng kỹ thuật
phân tích EMD (Song và nnk (2014 ).
thuật th h nghi láng giềng (Adaptive-neighbourhood) đã
được Song (2015) sử dụng tích hợp với phương pháp lọc Goldstein nhằm
nâng cao độ chính xác ph p lọc pha giao thoa bằng cách sử dụng giá trị
pha của các điểm ảnh láng giềng để tính và gán cho điểm ảnh x t.
Vì vậy, để cải thiện độ chính xác xây dựng DSM bằng phương
pháp InSAR thì việc đăng ký ảnh SAR và lọc nhiễu pha trong InSAR,
cần giải quyết. Và đây cũng chính là nội dung chính của luận án này.
1.3.2. Trong nước
Ở nước ta việc sử dụng viễn thám radar để thành lập mô hình
số độ cao cũng được rất nhiều các nhà khoa học quan tâm như trong
nghiên cứu của Trần Vân Anh (2004), (2007), Trong nghiên cứu sụt
lún như: Trần Vân Anh (2007), Phạm Quang Vinh và các cán bộ
nghiên cứu của Viện Địa lý, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam
đã sử dụng ảnh ENVISAT ASAR và JERS-1
Hiện nay, ở trong nước đã có rất nhiều các nghiên cứu ứng dụng
ảnh radar để thành lập DEM như: Nguyễn Bá Duy (2009), đã tiến hành
thành lập DEM bằng phương pháp InSAR, và tư liệu ảnh sử dụng
trong nghiên cứu này là ảnh thu được từ các vệ tinh ERS-1 (Earth
Resources Satellite-1) và ERS-2 (Earth Resources Satellite-2) của Cơ
quan Vũ trụ Châu Âu (ESA). Nguyễn Minh Hải (2014), đã xác định
biến dạng địa hình trong tạo DEM bằng cách phân tích sự lệch pha của
Radar giao thoa. Đối với kỹ thuật tạo giao thoa có thể kể đến nghiên
cứu của Hồ Tống Minh Định (2006), Trần Thanh Hà (2017), các tác
giả đã ứng dụng kỹ thuật InSAR để xây dựng DEM. Kết quả ban đầu
đạt được cho thấy độ chính xác của DEM tạo từ ảnh SAR có thể đạt từ
±2m-±7m ở khu vực đồng bằng và ±10m-±20m ở khu vực đồi núi.
Tuy nhiên, sự thành công của kỹ thuật phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác
như bộ cảm SAR thu nhận, đường đáy, sự tuơng quan, lời giải bài toán

6
mở pha… Đặc biệt, bài toán mở pha cần được giải một cách chính xác
để nâng cao độ chính xác thành lập DEM.
Trần Vân Anh (2014), cũng chỉ ra rằng độ chính xác của DEM
chịu ảnh hưởng của yếu tố ngoại cảnh. Tác giả đã đánh giá sự ảnh hưởng
của các yếu tố ngoại cảnh đến kết quả tạo giao thoa của cặp ảnh trong
việc xây dựng mô hình số địa hình. Ngoài ra, để nâng cao độ chính xác
chiết xuất các điểm đặc trưng phục vụ đồng đăng ký ảnh có thể ứng
dụng phép biến đổi wavelet Trần Thanh Hà (2017).
1.4. Đánh giá kết quả nghiên cứu đạt đƣợc
Các kết quả nghiên cứu được công bố trên các tạp chí khoa
học trong và ngoài nước, đã khẳng định khả năng ứng dụng của ảnh
radar trong tạo DSM. Các kết quả nghiên cứu cũng khẳng định rằng
trong qui trình xây dựng DSM bằng phương pháp giao thoa, công
đoạn đồng đăng ký ảnh là một trong những công đoạn quan trọng ảnh
hưởng đến độ chính xác của sản phẩm cuối cùng DSM. Dữ liệu gốc
được sử dụng trong các nghiên cứu khoa học đã công bố chủ yếu là
tư liệu ERS - 1,2, Envisat ASAR, ALOS kênh L và TerrSAR - X.
V n chưa có nhiều nghiên cứu thử nghiệm trên tư liệu Sentinel - 1A,
đi c ng tư liệu này là phần mềm xử lý ảnh SNAP để xây dựng DSM.
Trong phần mềm đã sử dụng, quá trình đồng đăng ký được hoàn
toàn tự động từ bước áp dụng một kích thước của sổ cố định tới chọn
điểm khớp trên ảnh, nên độ chính xác của DSM được thành lập chưa
cao, sai số đạt từ 20m đến 30m (tùy thuộc vào độ phân giải của ảnh).
1.5. Những vấn đề đƣợc phát triển trong luận án
Dựa trên các kết quả nghiên cứu đã đạt được, NCS tiếp tục
nghiên cứu giải pháp xử lý ảnh SAR nhằm nâng cao chất lượng của
DSM được thành lập từ ảnh radar bằng phương pháp InSAR ph hợp

trong điều kiện của Việt Nam bao gồm:
- Nghiên cứu thành lập DSM từ tư liệu ảnh radar và các yếu tố
ảnh hưởng đến độ chính xác của DSM được thành lập bằng phương
pháp InSAR.
- Nghiên cứu ứng dụng phép biến đổi wavelet trong phân tích
hiệu ảnh SAR để tự động chiết xuất các điểm đặc trưng, chọn kích
thước cửa số khớp ảnh phục vụ quá trình đồng đăng ký ảnh.
- Nghiên cứu ứng dụng phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích
hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số để nâng cao độ chính
xác của DSM.
- Thử nghiệm thành lập DSM dựa trên giải pháp đã trình bày,
với tư liệu nghiên cứu thử nghiệm trong luận án là tư liệu kênh C
(Sentinel- 1A).


7
CHƢƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC ỨNG DỤNG ẢNH RADAR
TRONG THÀNH LẬP MÔ HÌNH SỐ BỀ MẶT (DSM)
2.1. Nguyên lý thu nhận ảnh radar
2.2. Hệ SLAR
2.2.1 Nguyên lý hoạt đ ng của SLAR
2.2.2 Đ phân giải không gian
2.3. Nguyên lý hoạt động của SAR
2.4. Các vệ tinh radar
2.5. Các tính chất đặc trƣng của ảnh radar
2.6. Các phƣơng pháp đo ảnh radar
2.6.1. Phương pháp radar đ dốc (Radarclinometry)

2.6.2. Phƣơng pháp radar lập thể (StereoSAR hay
Radargrammetry)

2.6.3. Phương pháp đo radar phân ực (Polarimetric SAR)
2.6.4. Phương pháp đo giao thoa - InSAR
2.7. Khả năng ứng dụng của viễn thám radar
Nếu như từ năm 2005 trở về trước chỉ có ba vệ tinh hoạt động
trong dải sóng siêu cao tần, với độ phân giải trung bình, thì ngày nay
đã có hàng chục vệ tinh viễn thám radar đang hoạt động, và độ phân
giải của chúng có thể đạt tới 1m. Đặc biệt những năm gần đây hệ
thống vệ tinh viễn thám Sentinel đã được phóng lên quĩ đạo, với chu
kỳ lặp rất ngắn (6-11 ngày), độ phân giải rất cao, phạm vi quét rộng
đã mở ra khả năng ứng dụng to lớn của loại tư liệu này trong nhiều
lĩnh vực trên một diện rộng. Viễn thám radar được sử dụng trong các
lĩnh vực như:
2.7.1 Thành lập bản đồ địa hình
2.7.2. Xá định lún và dịch chuyển trên bề mặt Trái Đất
2.7.3. Lập bản đồ huyên đề
2.8. Nguyên lý xây dựng DSM theo phƣơng pháp radar
giao thoa - InSAR
Hệ thống SAR có thể tạo ra được sản phẩm được gọi là ảnh
“single look complex” mà nó lưu giữ những thông tin về pha và
thông tin cường độ của tín hiệu tán xạ ngược. Những thông tin này có
thể được khai thác sử dụng cho thành lập mô hình số địa hình hoặc
tìm kiếm sự thay đổi hoặc biến dạng của địa hình. Thông tin pha có
liên quan đến vị trí dọc theo sóng có liên quan đến điểm tham chiếu,
hay liên quan đến sự dịch chuyển giữa hai hay nhiều sóng.


8
2.9. Quy trình thành lập DSM bằng phƣơng pháp radar
giao thoa - InSAR. Hiện nay, để thành lập DSM từ tư liệu viễn thám
radar theo phương pháp InSAR, người ta thường sử dụng qui trình

công nghệ (hình 2.1).
2.9.1. Đồng đăng ký ảnh
Đồng đăng ký ảnh là quá trình chuyển đổi hai ảnh SAR về
chung một hệ quy chiếu. Có hai cách: một là đưa cả hai ảnh về chung
hệ quy chiếu mặt đất; hoặc là quy đổi ảnh này về hệ quy chiếu của
ảnh kia. Đối với phương pháp InSAR, thông thường người ta sử dụng
cách thứ hai.
Để có được mô hình số bề mặt (DSM) tốt nhất thì cần thiết
phải nâng cao độ chính xác của quá trình đồng đăng ký ảnh. Đồng
nghĩa với việc phải tìm được kích thước cửa sổ tối ưu và những điểm
khớp phải là những điểm đặc trưng trên ảnh.
2.9.2. Tạo giao thoa
Sau khi đồng đăng ký ảnh, giao thoa phức được tạo ra bằng
phép nhân liên hợp mỗi pixel phức của ảnh thứ nhất với cùng pixel
phức tương ứng của ảnh thứ hai. Cường độ của ảnh giao thoa đo mức
độ tương quan ch o của các ảnh .
2.9.3. Loại bỏ pha phẳng
Và pha được làm phẳng được tính theo theo công thức :
4 B
(2.1)
 
h 
flat

 H tan1

def

Hình 2.1. Quy trình thành lập DSM bằng phương pháp giao thoa

9
2.9.4. Lọc nhiễu pha
Trước khi thực hiện mở pha, chúng ta cần phải tăng cường
chất lượng giao thoa làm cho dữ liệu trở nên tốt hơn. Trước hết
chúng ta cần phải là giảm nhiễu trên ảnh giao thoa, nhiễu được thực
hiện thông qua một phép lọc. Hiện nay, có rất nhiều phương pháp lọc
nhiễu pha đã được nghiên cứu và áp dụng. Một trong các phương
pháp lọc nhiễu được sử dụng phổ biến nhất thuộc nhóm này là
phương pháp lọc nhiễu Goldstein .
Goldstein là phương pháp lọc nhiễu pha thực hiện trên miền
tần số, được xem như ph p lọc thông thấp (low-pass filter), làm trơn
mượt giá trị cường độ của kết quả biến đổi Fourier các phân mảnh.
Phương pháp lọc nhiễu Goldstein cục bộ được Baran đề xuất
với tham số lọc được xác định dựa vào giá trị tương quan (coherence)
tại mỗi vị trí được lọc nhiễu. Dựa vào mối quan hệ nghịch biến giữa
giá trị tương quan và độ lệch chuẩn của pha, tham số lọc nhiễu
được xác định tương ứng với giá trị tương quan trung bình.
Phương pháp lọc nhiễu Goldstein và Goldselcục bộ đã đưa ra
cách tính hệ số lọc dựa trên giá trị tương quan trung bình, thực tế
v n chưa phải tối ưu do dữ liệu SAR thu được từ bề mặt phi tuyến và
không cố định. Để khắc phục nhược điểm này, cần có giải pháp kỹ
thuật lọc pha tối ưu nhất có khả năng giảm tối đa phần pha biến dạng
(phase residues), thể hiện v ng pha bị lỗi, trong khi đó v n bảo toàn
được các vân giao thoa (fringes).
2.9.5. Giải mở pha
Giá trị pha đo được chỉ là phần dư của phép chia hết cho 2π, nghĩa
là giá trị số nguyên lần 2 π bị mất. Vì vậy, nếu bề mặt biến dạng trên ảnh
lớn hơn 1/2 bước sóng radar, và pha giao thoa tạo ra bị chệch hơn một
chu kỳ, thì ảnh giao thoa cần phải có bước để phục hồi lại chu kỳ đã mất.

Quá trình phục hồi lại chu kỳ đã mất này gọi là giải mở pha. Do đó, để
giải bài toán mở pha, thường dựa vào DSM tham chiếu giả định rằng
grandient pha giữa các pixel liền kề được giới hạn (-π, π).
2.9.6. Chuyển đổi pha thành giá trị độ cao
2.9.7. Chuyên đổi tọa độ và nắn chỉnh hình học - Hiệu chỉnh
hình học (Geocoding)
Chuyển đổi hình học đề cập đến việc chuyển đổi tọa độ từ tọa độ
radar (khoảng cách/phương vị/chiều cao) sang hệ tọa độ tọa độ trắc địa
2.9.8 Đánh giá hất lượng của DSM
Sai số trung phương được tính như sau :


10

RMSE 

1 n
hi2

n i 1

(2.2)

Trong đó: h là tổng khoảng chênh lệch độ cao; hs là độ cao
của điểm trên DSM; hr là độ cao của điểm tham khảo; n là số điểm
l y m u. Đơn vị của RMSE thường là mét.
TIỂU KẾT CHƯƠNG 2
Chương 2 đã trình bày các kiến thức về các khái niệm cơ bản
và nguyên lý tạo và đo ảnh radar, các hệ thống vệ tinh và tư liệu ảnh
radar đang được sử dụng hiện nay trong thành lập bản đồ, trong xây

dựng DSM. Phương pháp đo ảnh radar sử dụng chủ yếu hiện nay là
phương pháp đo giao thoa - InSAR
Trong qui trình xây dựng DSM tử ảnh radar theo phương pháp
InSAR, các công đọan: đồng đăng kỹ ảnh và lọc nhiễu pha là những
công đoạn quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của ảnh
giao thoa để tạo ra sản phẩm DSM.
CHƢƠNG 3. GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA
DSM ĐƢỢC THÀNH LẬP BẰNG ẢNH RADAR
3.1. Giải pháp nâng cao độ chính xác của đồng đăng ký
ảnh trong thành lập DSM
Giải pháp bao gồm phân tích hệ số tự tương quan của ảnh
bằng phép biến đổi sóng nhỏ (wavelet) 1 chiều, dựa trên hệ số
wavelet để xác định kích thước cửa sổ tối ưu. Với giải pháp được đề
xuất, qui trình đồng đăng ký ảnh được mô tả:

Hình 3.1. Các bước trong quá trình đồng đăng ký ảnh SAR


11
3.1.1. Khái niệm chung về á phương pháp
lý tín hiệu
Phép biến đổi Fourier
Công thức biến đổi Fourier thời gian ngắn STFT, được mô tả
như sau [103]:

STFT t , f    xt .wt   e 2ft dt

(3.1).

Với f là tần số và w(t −t ) là hàm cửa số, trong đó t đóng vai

trò để dịch chuyển cửa sổ theo x.
Phép biến đổi wavelet
Năm 1982, Jean Morlet lần đầu tiên đưa ra ý tưởng về wavelet
như là một hàm cấu trúc phức tạp bằng cách dịch và dãn một hàm
đơn, được gọi là wavelet mẹ (Mother wavelet), để phân tích tín hiệu
không dừng. Wavelet là dạng sóng có thời gian duy trì tới hạn với giá
trị trung bình bằng không. Wavelet có thời gian giới hạn, bất thường
và bất đối xứng. Phân tích wavelet chia các tín hiệu thành các tham
số dịch chuyển và tham số tỷ lệ của các wavelet mẹ.
3.1.2. Phép biến đổi Wavelet liên tục (CWT – Continous
Wavelet Transform)
Phân tích dựa trên ph p biến đổi wavelet cho ph p xác định xu
hướng tín hiệu (signal trends) từ đó xác định được phần nhiễu của tín hiệu.
Trong khi phần nhiễu của tín hiệu luôn chứa các thành phần tần số cao thì
xu hướng chung của tín hiệu luôn chứa các thành phần tần số thấp. Khi
tầng phân tích tăng lên thì độ phân giải của tín hiệu giảm xuống, tạo điều
kiện cho việc ước tính các xu hướng tín hiệu chưa xác định
Tính tự tương quan
Hàm tự tương quan một chiều của các điểm ảnh với khoảng
cách d được xác định theo phương trình sau :
Cov (d )
(3.2)
Rd  
V

Cov(d) là giá trị hiệp phương sai của các điểm ảnh với khoảng
cách d; và V là phương sai của các điểm ảnh được tính như sau :
N

V 

 (Z
i 1

i

 M)

(3.3)

N 1

Trong đó: Z là giá trị độ xám của điểm ảnh thứ i, Zi+d là giá trị
độ xám của điểm ảnh có khoảng cách d với điểm ảnh thứ i. M là trị
trung bình của tất cả các điểm ảnh. N là tổng số các điểm ảnh được
tính toán.


12
Trong một ảnh, hệ số tự tương quan khác nhau cho khoảng
cách d khác nhau. Hệ số tự tương quan thay đổi theo khoảng cách d,
điều này được thể hiện ở hình 3.2.

Hình 3.2. Sự biến thiên của hệ số tự tương quan với khoảng cách
Từ hình 3.42 cho thấy, hệ số tự tương quan thay đổi khi
khoảng cách tăng, và có sự thay đổi lớn tại một số vị trí. Đây là các
vị trí có thể được sử dụng như là kích thước của cửa sổ khớp điểm
ảnh. Giá trị tự tương quan bằng 0 có nghĩa là các điểm ảnh khác nhau
hoàn toàn. Thực tế cho thấy hệ số tự tương quan có thể không giảm
dần tiệm cận 0 mà thay vào đó là một giá trị nào đó.

Xá định kích thước c a sổ tối ưu dựa trên phân tích tự
tương quan (auto-correlation)
Trên cơ sở phân tích lý thuyết về ứng dụng của wavelet trong
phân tích ảnh SAR và dựa vào hệ số tự tương quan của ảnh được tính
theo theo công thức (3.2) và kích thước cửa sổ được xác định dựa
trên phân tích tự tương quan.
3.1.3. T m điểm đặ trưng ằng wavelet
Việc tìm kiếm những điểm đặc trưng trên ảnh SAR là rất khó
khăn. Do đó trong các phần mềm thương mại hiện nay chủ yếu lựa chọn
các điểm khớp theo theo lưới ô vuông (grid) và khoảng cách giữa các
điểm khớp tùy chọn. Nên sẽ có những điểm có giá trị tương quan cao
nếu điểm đó chính là điểm đặc trưng của ảnh, nhưng cũng tồn tại những
điểm không rơi vào điểm đặc trưng và có tương quan thấp, từ đó ảnh
hưởng đến độ chính xác của quá trình đồng đăng ký ảnh SAR.
Hiện nay, có một số phương pháp được sử dụng để chiết xuất
các điểm đặc trưng từ ảnh SAR, tuy nhiên việc tính giá trị gradient
cho mỗi điểm ảnh từ ảnh gốc tạo nên khối lượng tính toán vô cùng
lớn. Trong phương pháp wavelet, để chiết xuất các điểm đặc trưng từ
ảnh, dựa trên giá trị của các hệ số biến đổi wavelet. Ở đây giá trị
được tính cho các ảnh ở các tầng phân tích wavlet, do đó giảm được
khối lượng tính toán. Đặc biệt wavelet còn hỗ trợ cho phân tích đa
phân giải ảnh. Phân tích wavelet cung cấp tất cả các đặc trưng của
ảnh mà không làm mất đi thông tin quan trọng của dữ liệu ban đầu
ngay cả ở độ phân giải thấp.


13
Phân tích ảnh SAR bằng wavelet
Phân tích đa phân giải (Multi Resolution Analysis – MRA) sử
dụng các bộ lọc thông thấp và bộ lọc thông cao liên tiếp để phân tích

tín hiệu thành các phần ở các dải tần số khác nhau, có khả năng tạo ra
hai thành phần chi tiết và xấp xỉ. Thành phần chi tiết có hệ số tỷ lệ
thấp tương ứng với thành phần tần số cao được thực hiện thông qua
bộ lọc thông cao, thành phần xấp xỉ có hệ số tỷ lệ cao tương ứng với
thành phần tần số thấp được thực hiện thông qua bộ lọc thông thấp.
Mỗi thành phần của ảnh được phân tích ở mỗi tầng phân tích
nêu trên được xem như là một kênh ảnh. Như vậy, ở mỗi tầng phân
tích, ảnh được phân tích thành 4 ảnh nhỏ hơn, chúng ta gọi là LL, LH,
HL, HH. Hình 3.3 mô tả cấu trúc phân tích hình kim tự tháp của
phương pháp wavelet. Ảnh SAR được phân tích bằng wavelet để
chuẩn bị cho bước chiết tách điểm ảnh đặc trưng tiếp theo.

Hình 3.3. Cấu trúc hình tháp của phương pháp phân tích
ảnh bằng wavelet
Chiết xuất điểm đặ trưng ằng wavelet
Khi ảnh SAR đã được phân tích thành các mức khác nhau, thì
bước tiếp theo là xác định các điểm đặc trưng trên hai ảnh ở mỗi tầng
phân tích khác nhau. Trong phần nghiên cứu này tác giả sử dụng giá
trị wavelet cực đại cực đại của hệ số wavelet để phát hiện các điểm
sắc nét trên ảnh. Các hệ số wavelet LH và HL (thành phần tần số cao)
được sử dụng để ước lượng giá trị wavelet cực đại.
Ở mức phân tích cuối cùng, tham số λ2j là ngưỡng để phát hiện
ra điểm đặc trưng. Những điểm nằm trong ngưỡng λ2j thì được chọn
là điểm đặc trưng.
Sau đó, giá trị ngưỡng được chọn để chiết xuất điểm đặc trưng,
trong phần thực nghiệm giá trị ngưỡng được xác định là 2, được chiết
xuất theo lưu đồ, thể hiện trong hình (3.12).
3.1.4. Chương tr nh tự đ ng đồng đăng ký ảnh
Tự động phân tích ảnh là cơ sở để thực hiện các phân tích
thiếp theo. Ảnh SAR được tự động phân tích bằng wavelet đa phân

14
giải trong wavelet db1 là phù hợp nhất vì db1 có thể phát hiện ra
điểm đột biến của tín hiệu. Ảnh SAR được phân tích thành 4 tầng,
mỗi tầng gồm 4 ảnh nhỏ đại diện cho các đặc tính của ảnh theo các
hướng đứng, hướng ngang, đường chéo và ảnh xấp xỉ. Hình 3.4 là
lưu đồ thuật toán tự động đồng đăng ký ảnh SAR.

Hình 3.4. Lưu đồ thuật toán tự động đồng đăng ký ảnh
3.2 Giải pháp lọc nhiễu pha sử dụng phƣơng pháp lọc
Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số
Pha giao thoa có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, làm giảm
chất lượng của việc tạo giao thoa phục vụ cho việc tạo mô hình số bề
mặt. Nhiễu pha được định nghĩa là pha gián đoạn do nhiễu trong giao
thoa. Số lượng nhiễu pha có tác động quan trọng đối với quá trình mở
pha, và nó trở thành một tiêu chí trong đánh giá chất lượng giao thoa.


15
Hơn nữa, pha giao thoa ở các vùng khác nhau sẽ có các tính chất
thống kê khác nhau do ảnh hưởng bởi các yếu tố địa hình.

Hình 3.5. Lưu đồ thuật toán lọc nhiễu pha
Với mỗi ảnh pha giao thoa được lọc nhiễu, mỗi điểm ảnh được
lọc gọi là điểm ảnh x t. Các điểm ảnh xung quanh điểm ảnh x t được
gọi là điểm ảnh láng giềng. Số lượng và kích thước của điểm ảnh
láng giềng có thể t y biến. Các điểm ảnh này sau đó được phân ra
thành hai nhóm dựa trên tính chất xác suất, bao gồm nhóm nền và
nhóm lọc. Các bước lọc nhiễu được thực hiện như sau:

- ớc tính sơ bộ giá trị của điểm ảnh x t g(m, n), đây là giá trị
trung bình median của các điểm ảnh thuộc một cửa sổ kích thước 3x3
chứa điểm ảnh x t ở chính giữa.
- Phân loại các điểm ảnh láng giềng theo hai nhóm: nhóm nền
và nhóm lọc:


16
+ Phân loại lần 1: 8 điểm ảnh láng giềng trực tiếp g(k, l) của
điểm ảnh g(m, n) lần lượt được kiểm tra để phân loại.
+ Phân loại lần 2:Tính giá trị trung bình các điểm ảnh nhóm
lọc g m, n  và gán cho điểm ảnh x t. Phân loại lại các điểm ảnh
thuộc nhóm nền.
TIỂU KẾT CHƢƠNG 3
Phép biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ - biến đổi wavelet là một trong
những phép biến đổi đã và đang được sử dụng phổ biến trong xử lý
tín hiệu. Với một số ưu điểm về cơ sở toán học, về tính bất biến về vị
trí, tính bảo toàn thông tin, phép biến đổi wavelet có thể được sử
dụng trong xử lý tín hiệu của ảnh radar và đặc biệt có hiệu quả trong
phương pháp đo radar giao thoa.
Trong phương pháp giao thoa, ph p biến đổi wavelet được sử
dụng để phân tích các ảnh và hệ số tự tương quan trong nhằm mục
đích tự động chọn kích thước cửa sổ khớp, khớp điểm tự động trong
công đoạn đồng đăng ký cặp ảnh radar giao thoa.
Lọc nhiễu được xem như là một giải pháp quan trọng để nâng
cao độ chính xác của DSM thành lập bằng phương pháp InSAR. Để
giảm thiểu ảnh hưởng của các pha lỗi, bảo tồn vân giao thoa với mục
đích tăng độ chính xác và hiệu quả mở pha, NCS đã đề xuất phương
pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có
trọng số.

CHƢƠNG 4. THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN
4.1. Khu vực nghiên cứu. Khu vực thử nghiệm trong luận án
là các vùng Quảng Ninh và Ninh Thuận có địa hình tương đối đặc
trưng, và có đầy đủ các tư liệu, dữ liệu cần thiết.
4.2. Dữ liệu sử dụng
4.2.1. Ảnh SAR: NCS chọn dữ liệu Sentinel-1A. Sentinel-1A
là vệ tinh đầu tiên thuộc dự án Copernicus, với mục đích theo dõi sự
biến đổi khí hậu và giám sát môi trường ở trái đất. Hai cặp ảnh SAR
được thu nhận cách nhau 12 ngày nên sự tương quan giữa hai ảnh thu
được tại một khu vực nghiên cứu rất lớn.


17
Ảnh chính

Ảnh phụ

Hình 4.1. Ảnh Sentinel - 1A khu vực Quảng Ninh
Ảnh chính
Ảnh phụ

Hình 4.2. Ảnh Sentinel - 1A khu vực Ninh Thuận
Bảng 4.1. Dữ liệu ảnh cho khu vực nghiên cứu
Khu
thực
nghiệm
Quảng
Ninh
Ninh
Thuận

Dữ
liệu

Ngày thu

SLC
SLC
SLC
SLC

14/05/2017
26/05/2017
09/10/2017
21/10/2017

Độ phân giải (m)
Phƣơng vị
Hƣớng
tầm
13.98
2.33
13.98
2.33
14.00
2.33
14.00
2.33

Quỹ

đạo

Kích thƣớc
ảnh

16577
16752
18742
19092

518 x 605
624 x 686
1651 x 1461
1654 x 1460

Đƣờng
đáy
(m)
124
126

4.2.2. Ảnh h ng không: Dữ liệu để so sánh là DSM được
thành lập từ ảnh hàng không chụp năm 2017 do Xí nghiệp bay chụp
và Đo vẽ ảnh của Tổng CT Trắc địa - ản đồ, Cục ản đồ ộ Tổng
Tham mưu, QP đã tiến hành bay chụp ảnh các khu vực Quảng Ninh
và Ninh Thuận phục vụ cho công tác đo vẽ bản đồ tỷ lệ 1/10 000.
Máy chụp ảnh sử dụng là máy chụp ảnh kỹ thuật số Vexcel Ultracam,
độ cao bay chụp ảnh: Khu vực Quảng Ninh: 3230m; Khu vực Ninh
Thuận:.5850m.
Từ tư liệu ảnh, Xí nghiệp đã tiến hành tăng dày và đo vẽ ảnh

để thành lập bản đồ tỷ lệ 1/10 000 với khoảng cao đều 5m.


18
Từ tư liệu ảnh hàng không của các khu vực Quảng Ninh và
Ninh Thuận, đã tạo được DSM, với kết quả như sau:
DSM của Quảng Ninh

DSM của Ninh Thuận

Hình 4.3. DSM từ ảnh hàng không
Từ tư liệu ảnh hàng không của các khu vực Quảng Ninh và Ninh
Thuận, đã tiến hành xây dựng DSM-0 trên trạm đo vẽ ảnh số. Độ chính xác
của DSM được đánh giá theo tọa độ và độ cao của các điểm khống chế ảnh,
với các giá trị tương ứng: Về mặt phẳng m XY  1.2m ; về độ cao:

mh  1.7m của khu vực Quảng Ninh và Ninh Thuận là mXY  1.1m ;
về độ cao: mh  1.5m .
4.3. Xây dựng DSM từ ảnh Sentinel-1A bằng phần mềm SNAP
Phần mềm thương mại SNAP được phát triển bởi Array
Systems Computing gồm các hộp công cụ như: đọc và viết dữ liệu,
xử lý, hiển thị và phân tích để hỗ trợ những dư liệu có dung lượng lớn
như: Sentinel -1, ERS - 1 và 2, Envisat. Từ hai cặp ảnh Sentinel - 1A
xây dựng được DSM trên phần mềm SNAP mà không có bất kỳ can
thiệp kỹ thuật nào, Và kết quả đạt được DSM:
DSM của Quảng Ninh
DSM của Ninh Thuận

Hình 4.4. DSM của khu vực Quảng Ninh và Ninh Thuận
Kết quả DSM được xây dựng bằng phần mềm SNAP sai số

trung phương đạt ± 4.13m và ± 3.90m.


19
4.4. Xây dựng DSM bằng phần mềm SNAP kết hợp các giải pháp
kỹ thuật đã đề xuất
4.4.1. Giải pháp nâng ao đ chính xác đồng đăng ký ảnh
Phân tích ảnh SAR xác định kích thước cửa sổ tối ưu

Hình 4.5. Sự biến thiên của hệ số tự tương quan ở khu vực
Quảng Ninh

Hình 4.6. Sự biến thiên của hệ số tự tương quan ở khu vực Ninh Thuận
Theo như phân tích, với khu thực nghiệm Quảng Ninh, kích
thước cửa sổ 81*81 là kích thước cửa sổ tối ưu, được sử dụng khớp
điểm ảnh đặc trưng . Còn ở khu thực nghiệm Ninh Thuận, kích thước
cửa sổ 65*65 là kích thước cửa sổ tối ưu.
Qua khảo sát thực nghiệm chúng ta nhận thấy rằng, cùng một
loại dữ liệu radar sử dụng nhưng đối với từng loại địa hình khác
nhau thì kích thước cửa sổ tối ưu cũng khác nhau. Điều này đã khằng
định tính đúng đắn của phương pháp và thuật toán sử dụng.
Tự động chiết tách điểm đặc trưng và khớp điểm
Khi ảnh SAR được tự động phân tích thì điểm đặc trưng được
chọn ở mức thấp nhất (ảnh xấp xỉ) bằng modul wavelet cực đại. Đối
với mỗi điểm ảnh mỗi giá trị gradient có thể được tính theo các giá
trị gradient thành phần theo hướng x và y. Sau đó, giá trị ngưỡng
được chọn để chiết xuất điểm đặc trưng.
Tất cả các điểm khớp được phân bố đều trên ảnh cho dù chúng
được chọn trong dạng lưới hoặc được trích xuất bằng wavelet.
Khi các điểm đặc trưng được chọn bước tiếp theo là khớp

điểm. Việc khớp điểm đặc trưng được thực trong tầng phân tích LL
của phép biến đổi wavelet từ mức thấp nhất đến mức cao và các điểm
này được khớp với nhau dựa trên hệ số tương quan ch o. Để khẳng
định mức độ tin cậy của phép biến đổi wavelet trong chiết tách điểm
đặc trưng chúng ta sẽ so sánh chất lượng của DSM được tạo từ hai từ
hai phương pháp grid và wavelet.


20

a) DSM với các điểm mắt lưới

b) DSM với điểm đặc trưng
Hình 4.7. DSM (khu vực Quảng Ninh)

a) DSM với các điểm mắt lưới b) DSM với điểm đặc trưng
Hình 4.8. DSM (khu vực Ninh Thuận)
Bảng 4.2. Bảng thống kê sai số của DSM
tạo ra bằng các mắt lƣới khác nhau
Khu vực thực Tạo DSM từ các điểm Tạo DSM từ các
nghiệm
mắt lƣới grid
điểm đặc trƣng
RMSE (m)
RMSE (m)
Quảng Ninh
7.61
4.08
Ninh Thuận
8.33

4.35
4.4.2 Phương pháp lọc nhiễu pha đề xuất
Để chứng minh hiệu quả của phép lọc thì ảnh giao thoa của
khu vực nghiên cứu sẽ được lọc bởi ba phép lọc phép lọc nhiễu
Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số, phép
lọc Goldstein, Goldstein cục bộ.


21
Bảng 4.3. Kết quả của các phép lọc khác nhau
KV. Quảng Ninh
KV. Ninh Thuận
Phép lọc
SSTP pha
Mức độ
SSTP pha
Mức độ
cải thiện
cải thiện
Chưa lọc
Goldstein
Goldstein cục bộ
Goldstein tích hợp

1.2846
0.9851
0.9107
0.8572

23.31%

29.11%
33.27%

1.2914
0.9578
0.8763
0.8346

25.83%
32.14%
35.37%

4.4.3 Xây dựng DSM bằng các giải pháp k thuật kết hợp với
phần mềm SNAP
Kết quả sau khi chạy chương trình tự động đồng đăng ký ảnh
thì NCS đã sử dụng kết quả này để tạo giao thoa. Sau khi có pha giao
thoa NCS tiếp tục áp dụng phép lọc nhiễu phép lọc Goldstein tích
hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số để lọc nhiễu pha giao
thoa. Kết quả của phép lọc lại tiếp tục đưa vào phần mềm SNAP để
thực hiện mở pha và tạo DSM. Kết quả ta có các DSM thành quả của
hai khu vực.
Khu vực Quảng Ninh
Khu vực Ninh Thuận

Hình 4.9. DSM khu vực nghiên cứu
Kết quả DSM-2 được xây dựng bằng các giải pháp kỹ thuật
kết hợp với phần mềm SNAP có sai số trung phương đạt ± 1.39m và
± 1.19m.
4.5. Đánh giá độ chính xác DSM
Để đánh giá độ chính xác của DSM được thành lập từ ảnh

radar với việc sử dụng kết hợp các giải pháp kỹ thuật đã đề xuất,
NCS đã sử dụng DSM của hai khu vực Quảng Ninh và Ninh Thuận


22
đã được xây dựng từ ảnh hàng không chụp tháng 11/2017 làm DSM
“chuẩn” để so sánh với các DSM được xây dựng từ ảnh radar sentinel
- 1A kênh C bằng phần mềm SNAP không và có sử dụng các giải
pháp kỹ thuật đã đề xuất. Ký hiệu như sau:
- DSM được xây dựng từ ảnh hàng không là: DSM-0;
- DSM được xây dựng từ ảnh radar bằng phần mềm SNAP
không sử dụng các giải pháp kỹ thuật, là DSM-1;
- DSM được xây dựng từ ảnh radar bằng phần mềm SNAP kết
hợp sử dụng các giải pháp kỹ thuật, là DSM-2;
Kết quả thể hiện như sau:
4.5.1. Khu vực Quảng Ninh
Trong khu vực Quảng Ninh đã sử dụng 88 điểm để so sánh
độ cao của các DSM; Trong đó 20 điểm có độ cao > 100m và 68
điểm có độ cao < 100m. Để tính sai số trung phương độ cao của các
DSM, NCS đã sử dụng công thức (2.37).
Kết quả so sánh sai số trung phương về độ cao của các điểm
kiểm tra giữa các DSM-1 và DSM-2 với DSM-0 lần lượt là ± 4.13m
và ± 1.39m.
4.5.2. Khu vực Ninh Thuận
Trong khu vực Ninh Thuận đã sử dụng 214 điểm để so sánh
độ cao của các DSM; Trong đó 78 điểm có độ cao > 100m và 76
điểm có độ cao < 100m. Để tính sai số trung phương độ cao của các
DSM, NCS đã sử dụng công thức (2.37).
Kết quả so sánh độ cao của các điểm kiểm tra giữa các DSM-1
và DSM-2 với DSM-0 lần lượt là ± 3.90m và ± 1.19m.

TIỂU KẾT CHƢƠNG 4
Phần thực nghiệm của luận án đã Sử dụng tư liệu ảnh
Sentinel -1A kênh C, tiến hành xây dựng DSM của các khu vực
Quảng Ninh và Ninh Thuận theo phương pháp InSAR bằng phần
mềm thương mại SNAP. Kết quả thu được mô hình số bề mặt DSM1. So sánh DSM-1 với DSM-0 để đánh giá độ chính xác của mô hình
số bề mặt được xây dựng từ ảnh radar. Ở khu vực Quảng Ninh sai số
trung phương đạt ± 4.13m; Ở khu vực Ninh Thuận sai số trung
phương đạt ± 3.90m;


23
Cũng với tư liệu ảnh radar nói trên, tiến hành xây dựng DSM2 bằng phần mềm SNAP, nhưng sử dụng các giải pháp kỹ thuật đã đề
xuất trong đồng đăng ký ảnh, chọn và khớp điểm đặc trưng và lọc
nhiễu pha.
Để đánh giá NCS đã sử dụng DSM-0 cũng của khu vực Quảng
Ninh và Ninh Thuận được xây dựng từ ảnh hàng. Ở khu vực Quảng
Ninh sai số trung phương đạt ±1.39m; Ở khu vực Ninh Thuận sai số
trung phương đạt ±1.19mm;
Như vậy với việc sử dụng các giải pháp kỹ thuật đã đề xuất,
độ chính xác của DSM được xây dựng từ ảnh radar đã được nâng cao
với sai số trung phương giảm gần ±2m. Điều này đã khẳng định khả
năng sử dụng ảnh radar trong xây dựng DSM phục vụ cho các mục
đích ứng dụng khác nhau trong nghiên cứu bề mặt địa hình, tài
nguyên và môi trường của bề mặt Trái đất trên diện rộng, với chi phí
thời gian, chi phí sản xuất ít nhất và thường xuyên được cập nhật
trong mọi điều kiện thời tiết.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
Luận án đã tiếp cận có hệ thống các giải pháp để nâng cao chất
lượng giao thoa bằng cách nâng cao độ chính xác của đồng đăng ký

ảnh và lọc nhiễu pha. Nhiều thí nghiệm đã được tiến hành để chứng
minh độ tin cậy của phương pháp đề xuất. Từ các kết quả thực
nghiệm và phân tích lý thuyết có thể rút ra những kết luận sau:
Phép biến đổi wavelet hoàn toàn có thể ứng dụng trong việc
chiết xuất các điểm đặc trưng trên ảnh SAR để phục vụ quá trình
đồng đăng ký ảnh. Và xác kích thước cửa số tối ưu trong quá trình
khớp điểm cũng được xác định dựa trên phân tích tự tương quan. Kết
quả đã khẳng đinh được tính được đúng đắn của phương pháp.
Với mục đích lọc nhiễu pha trên ảnh giao thoa, phương pháp
lọc Goldstein được thực hiện trên miền tần số có tốc độ xử lý nhanh
và có khả năng lọc nhiễu cao, nhưng lại làm mất tính liên tục của pha
trong các vùng có vân giao thoa dày đặc. Khi được kết hợp với kỹ
thuật láng giềng có trọng số, phương pháp lọc Goldstein có khả năng
loại bỏ tối đa phần pha dư, thể hiện vùng pha bị lỗi, trong khi đó v n
bảo toàn được các vân giao thoa.