Đề tài Nghiên cứu khả năng ứng dụng ảnh vệ tinh radar và quang học để thành lập một số thông tin về lớp phủ mặt đất

Bé tµi nguyªn vµ m«i tr−êng trung t©m viÔn th¸m b¸o c¸o tæng kÕt ®Ò tµi kh&cn cÊp bé nghiªn cøu kh¶ n¨ng øng dông ¶nh vÖ tinh radar vµ quang häc ®Ó thµnh lËp mét sè th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt chñ nhiÖm ®Ò tµi: ThS. chu h¶i tïng 7065 14/01/2009 hµ néi - 2008 bé tµi nguyªn vµ m«i tr−êng trung t©m viÔn th¸m quèc gia 108 §−êng Chïa L¸ng - QuËn §èng §a - Hµ Néi ---------------***--------------- b¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vμ kü thuËt Tªn ®Ò tµi: nghiªn cøu kh¶ n¨ng øng dông kÕt hîp ¶nh vÖ tinh vμ ¶nh quang häc ®Ó chiÕt t¸CH MéT Sè §èI T¦îNG LíP PHñ MÆT §ÊT chñ nhiÖm ®Ò tμi: THS. Chu H¶i Tïng Hμ néi, 8 – 2008 bé tµi nguyªn vµ m«i tr−êng trung t©m viÔn th¸m quèc gia 108 §−êng Chïa L¸ng - QuËn §èng §a - Hµ Néi ---------------***--------------- b¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vμ kü thuËt Tªn ®Ò tµi: nghiªn cøu kh¶ n¨ng øng dông kÕt hîp ¶nh vÖ tinh vμ ¶nh quang häc ®Ó chiÕt t¸CH MéT Sè §èI T¦îNG LíP PHñ MÆT §ÊT Sè ®¨ng ký:........... Hµ Néi, ngµy th¸ng 8 n¨m 2008 Hµ Néi, ngµy th¸ng 8 n¨m 2008 chñ nhiÖm ®Ò tμi c¬ quan chñ tr× ®Ò tμi gi¸m ®èc trung t©m viÔn th¸m Quèc gia ThS. Chu H¶i Tïng TS. Lª Minh Hµ Néi, ngµy th¸ng 8 n¨m 2008 Hµ Néi, ngµy th¸ng 8 n¨m 2008 héi ®ång ®¸nh gi¸ chÝnh thøc c¬ quan qu¶n lý ®Ò tμi chñ tÞch héi ®ång TL. bé tr−ëng bé tµi nguyªn vµ m«i tr−êng Q.vô tr−ëng vô khCN TS. Lª Kim S¬n TS. Lª Kim S¬n DANH SÁCH NHỮNG NGƯỜI THỰC HIỆN ĐỀ TÀI Hä vµ tªn Häc hµm, häc vÞ, chuyªn m«n C¬ quan c«ng t¸c C¸c môc Thùc hiÖn A Chñ nhiÖm ®Ò tµi: Chu H¶i Tïng THS. ViÔn th¸m Trung t©m Thu nhËn vµ Xö lý ¶nh ViÔn th¸m -Trung t©m ViÔn th¸m - Bé Tµi nguyªn vµ M«i tr−êng 1.3; 1.4;1.5; 2.1; 2.2; 2.3;2.4; 2.5; 3.2;3.3; 3.5;3.6 4.1; 4.2; 4.3 B C¸n bé tham gia nghiªn cøu 1 NguyÔn Thanh B×nh CN. §Þa lý Trung t©m GS Tµi nguyªn vµ M«i tr−êng 1.1;1.2; 3.6; 4.1; 4.3; 2 Nghiªm V¨n TuÊn THS. B¶n ®å Trung t©m Thu nhËn vµ Xö lý ¶nh ViÔn th¸m 2.2; 3.1; 3.4; 3.6; 4.2 3 Hµ Minh C−êng KS. Tr¾c §Þa Trung t©m Thu nhËn vµ Xö lý ¶nh ViÔn th¸m 2.2; 2.3; 2.4; 4.1; 4.3 4 TrÇn TuÊn §¹t KS. Tr¾c §Þa Trung t©m Thu nhËn vµ Xö lý ¶nh ViÔn th¸m 2.2; 2.3;3.6 5 NguyÔn Ngäc Quang KS. Tr¾c ®Þa Trung t©m Thu nhËn vµ Xö lý ¶nh ViÔn th¸m 2.1; 2.3; 3.2; 3.5; 3.6; 4.3; 6 Vò Ph−¬ng Lan KS. Tr¾c ®Þa Trung t©m Thu nhËn vµ Xö lý ¶nh ViÔn th¸m 2.2; 3.6; 4.2; 4.3 7 Vò ThÞ T−¬ng KS. Tr¾c ®Þa Trung t©m Thu nhËn vµ Xö lý ¶nh ViÔn th¸m 4.3 8 Ph¹m V¨n M¹nh CN. §Þa lý -nt- 4.3 9 NguyÔn D−¬ng Anh KS. Tr¾c ®Þa Trung t©m Thu nhËn vµ Xö lý ¶nh ViÔn th¸m 4.3 TÓM TẮT NỘI DUNG Ảnh vệ tinh radar với những ưu thế cơ bản như khả năng chụp ảnh không phụ thuộc vào thời tiết, có thể chụp ảnh cả ban ngày lẫn ban đêm là một công cụ hết sức hữu hiệu để theo dõi, giám sát Tài nguyên và Môi trường, nhất là ở những nước thường xuyên bị ảnh hưởng của mây như Việt nam. Không những thế do được thu nhận ở vùng sóng dài hơn rất nhiều so với các sóng nhìn thấy thông thường ảnh vệ tinh radar rất nhạy cảm với các đặc tính về cấu trúc, độ ghồ ghề, tính đồng nhất và độ ẩm của bề mặt đất, những thông tin này hầu như không có được trên ảnh quang học truyền thống. Tuy nhiên, ảnh radar cũng có nhiều mặt hạn chế rất đáng kể như biến dạng lớn về hình học, nhiều nhiễu và hình ảnh các đối tượng có nhiều khác biệt so với cảm nhận của con người, do đó làm ảnh hưởng rất nhiều đến việc triển khai các ứng dụng của ảnh radar. Như vậy có thể thấy rằng cả hai loại ảnh radar và ảnh quang học truyền thống đều có những thế mạnh và điểm yếu riêng do đó đề tài nghiên cứu khoa học đã đặt ra nhiệm vụ :Nghiên cứu khả năng ứng dụng kết hợp ảnh radar và ảnh quang học để chiết tách một số đối tượng lớp phủ mặt đất. Đề tài đã tập trung nghiên cứu các vấn đề sau: - Nghiên cứu tổng quan về ảnh radar bao gồm: + Nguyên lý cơ bản, các đầu thu và chế độ chụp ảnh + Biến dạng hình học và xử lý, nắn chỉnh hình học ảnh radar + Nhiễu và các phương pháp xử lý nhiễu trên ảnh radar - Phân tích đặc điểm tán xạ của các lớp phủ bề mặt trên ảnh radar và khả năng ứng dụng ảnh radar để chiết tách các lớp thông tin về lớp phủ. - Nghiên cứu các phương án kết hợp ảnh radar và ảnh quang học, xây dựng các tập dữ liệu và các tổ hợp ảnh để làm nổi bật các yếu tố bề mặt, hỗ trợ cho việc giải đoán, phân tích các đối tượng lớp phủ. - Nghiên cứu các phương pháp chiết tách thông tin bao gồm cả phương pháp phân loại tự động và điều vẽ bằng mắt trên các tập dữ liệu kết hợp và các ảnh tổ hợp. - Tiến hành thử nghiệm tại 2 khu vực ở phía Bắc và phía Nam của Việt nam. Các kết quả nghiên cứu của đề tài đã cho thấy rằng việc ứng dụng kết hợp ảnh radar và ảnh quang học có khả năng nâng cao chất lượng chiết tách các lớp thông tin lớp phủ mặt đất và là một phương pháp có hiệu quả, có tính khả thi cao. 1 Môc lôc TRANG Danh môc c¸c h×nh ..........................................................................................................4 Danh môc b¶ng biÓu ........................................................................................................6 Më §Çu ............................................................................................................................7 CH¦¥NG I 11 TæNG QUAN VÒ MéT Sè VÊN §Ò CÇN NGHI£N CøU.......................................11 I.1. Kh¸i niÖm líp phñ mÆt ®Êt ......................................................................................11 I.2. HÖ ph©n lo¹i líp phñ mÆt ®Êt...................................................................................13 I.3. øng dông ¶nh vÖ tinh trong c«ng t¸c thµnh lËp c¸c líp th«ng tin líp phñ mÆt ®Êt. 16 I.4. T×nh h×nh nghiªn cøu vÒ kh¶ n¨ng kÕt hîp ¶nh radar vµ quang häc ®Ó chiÕt t¸ch . . . c¸c th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt....................................................................................20 I.5. Mét sè vÊn ®Ò vÒ t− liÖu, khu vùc nghiªn cøu vµ s¶n phÈm cña ®Ò tµi ...................23 CH−¬NG II 25 ¶nh radar vµ ®Æc tÝnh ph¶n x¹ cña c¸c ®èi t−îng líp phñ…… trªn ¶nh radar......................................................................................................... 25 II.1. Nguyªn lý c¬ b¶n cña ¶nh radar.............................................................................25 II.2. BiÕn d¹ng h×nh häc ¶nh radar vµ ph−¬ng ph¸p xö lý h×nh häc ¶nh radar ..............37 II.3. NhiÔu vµ c¸c ph−¬ng ph¸p xö lý nhiÔu trªn ¶nh radar ..........................................44 II.4. T−¬ng t¸c cña sãng radar víi bÒ mÆt thùc ®Þa .......................................................53 II. 5. §Æc tÝnh ph¶n x¹ vµ kh¶ n¨ng gi¶i ®o¸n cña mét sè líp phñ trªn ¶nh radar.........60 CH−¬NG III 68 Nghiªn cøu kh¶ n¨ng kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc... ®Ó chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt...............................68 III.1. So s¸nh ®Æc ®iÓm cña ¶nh radar vµ ¶nh quang häc...............................................68 III.2. V× sao nªn kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc ...................................................70 III.3. Nghiªn cøu c¸c ph−¬ng ph¸p kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc......................74 III.4. C¸c ph−¬ng ph¸p chiÕt t¸ch th«ng tin trªn ¶nh radar vµ tæ hîp............................82 2 III.5. Qui tr×nh c«ng nghÖ kÕt hîp ¶nh quang häc vµ ¶nh radar ®Ó thµnh lËp b¶n ®å... líp phñ ...........................................................................................................................93 III.6. HiÖu qu¶ kinh tÕ cña viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc ®Ó thµnh lËp c¸c líp th«ng tin líp phñ mÆt ®Êt ..................................................................................97 CH−¬NG IV 99 Thö nghiÖm kÕt hîp ¶nh Radar vµ ¶nh quang häc ®Ó thµnh lËp mét sè líp th«ng tin líp phñ .................................................................99 IV.1. Tæng quan vÒ ®Æc ®iÓm ®Þa lý tù nhiªn- kinh tÕ - v¨n hãa- x· héi t¹i c¸c khu vùc thö nghiÖm. ......................................................................................................99 IV.2. Tµi liÖu sö dông ..................................................................................................102 IV.3. Néi dung vµ ph−¬ng ph¸p thö nghiÖm ...............................................................104 KÕt luËn........................................................................................................................126 KiÕn nghÞ : ...................................................................................................................129 Tµi liÖu tham kh¶o .......................................................................................................130 Phô Lôc........................................................................................................................133 3 Danh Môc ch÷ ViÕt t¾t SAR Synthetic Aperture Radar (Radar ®é më tæng hîp) NDVI Normalized Differencial Vegetation Index (ChØ sè thùc vËt) SPOT Système Pour l’Observation de la Terre (Hệ thống vệ tinh quan trắc Trái Đất của Pháp) LANDSAT Vệ tinh tài nguyên của Mỹ IHS Intensity-Hue-Saturation (C−êng ®é – mµu s¾c - §é b·o hßa) PC 1, 2,3 Principle Component 1, 2, 3 (Thµnh phÇn chÝnh thø nhÊt, thø hai, thø ba) ASAR Advanced Synthetic Aperture Radar (Radar ®é më tæng hîp c¶i tiÕn) PRI Precision Image ( ¶nh chuÈn) ERS European Remote Sensing Satellite (VÖ tinh viÔn th¸m ch©u ¢u) ESA European Space Agency (C¬ quan hµng kh«ng Vò trô ch©u ¢u) ALOS Advanced Land Observing Satellite ( VÖ tinh quan s¸t ®Êt ®ai c¶i tiÕn) PALSAR Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar 4 Danh môc c¸c h×nh Hình 1.1: Sơ đồ tổng quát về lớp phủ mặt đất..................................................................11 (nguồn : Hệ phân loại lớp phủ CORINE).........................................................................11 Hình 1.2: Đặc tính phản xạ của đất, nước và thực vật trên ảnh vệ tinh ..........................16 Hình 2.1: Vị trí các kênh sóng radar trong dải phổ điện từ.............................................26 Hình 2.2: Nguyên lý hoạt động của radar........................................................................27 Hình 2.3: RADAR độ mở tổng hợp (SAR) ........................................................................28 Hình 2.4: Độ phân giải ngang..........................................................................................29 Hình 2.5: Các kiểu phân cực ............................................................................................29 C¸c lo¹i ph©n cùc chÝnh sö dông trong viÔn th¸m Radar bao gåm: ................................30 Hình 2.6: Độ rộng dải chụp anh ASAR và một số đầu thu khác ......................................32 của vệ tinh ENVISAT ........................................................................................................32 Hình 2. 7 : Ảnh ASAR chế độ chuẩn (Image Mode); VV hoặc HH ..................................33 Hình 2.8: Ảnh ASAR chế độ chụp ảnh rộng (Wide Swath); VV hay HH..........................33 Hình 2.9: Chế độ phân cực luân phiên của ASAR............................................................34 Hình 2.10: Các chế độ chụp ảnh của vệ tinh RADARSAT 1 ............................................36 Hình 2.11 : Khác biệt về kích thước giữa cạnh gần và cạnh xa trên ảnh radar ..............37 Hình 2. 12: Sự nén các đối tượng ở cạnh gần so với cạnh xa của ảnh radar..................37 Hình 2.13: Hiện tượng co ngắn phía trước .....................................................................38 Hình 2.14 : Hiện tượng chồng đè trên ảnh radar ............................................................39 Hình 2.15: Hiện tượng bóng trên ảnh radar ...................................................................39 Hình 2.16: Ảnh hưởng của chênh cao địa hình tới vị trí điểm trên thực địa ...................43 Hình 2.17: Sự tạo thành nhiễu trên ảnh radar .................................................................44 Hình 2.18: Mối tương quan giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình cục bộ [24] ........45 Hình 2.19: So sánh hiệu quả các loại phin lọc.................................................................47 Hình 2.20: Phin lọc theo vùng..........................................................................................47 Hình 2.21 : Phản xạ gương (trái) và tán xạ toàn phần (phải) .........................................54 Hình 2.22: Phản xạ góc...................................................................................................55 Hình 2.23: Quan hệ giữa góc tới và hệ số tán xạ ngược trên các bề mặt khác nhau ......56 Hình 2.24: Quan hệ giữa độ ẩm và đặc tính phản xạ của các bề mặt .............................57 Hình 2.25 : Tán xạ bề mặt và tán xạ khối .......................................................................57 Hình 2.26: Khả năng đâm xuyên của tia radar ở các bước sóng khác nhau...................58 Hình 2.27 : Đặc tính phản xạ của cây trồng nông nghiệp ...............................................61 Hình 2.28 : Sự biến đổi về đặc tính phản xạ của lúa theo chu kỳ sinh trưởng.................62 Hình 2.29 : Tổ hợp ảnh vệ tinh ERS2 đa thời gian khu vực Hải Phòng ..........................63 Hình 2.30: Tán xạ ngược của lớp phủ trong rừng ...........................................................64 Hình 2.31: So sánh cấu trúc của đất nông nghiệp (trái) và rừng (phải)..........................65 Hình 2.32: Vùng đô thị có tông màu rất sáng trên ảnh radar..........................................66 Hình 3.1: Trộn ảnh Landsat kênh 7,4,3 và ảnh Radarsat cho thấy yếu tố thay đổi........73 5 Hình 3.2: Một phần của vùng châu thổ Indus Delta, Pakistan. .......................................76 Hình 3.3: Trộn ảnh Landsat TM (kênh 7,4,3) và ảnh radar ERS-2 .................................79 Hình 3.4: Ảnh vệ tinh SPOT và ảnh chỉ số biến động của ảnh radar đa thời gian..........81 Hình 3.5: Các ví dụ về hình mẫu......................................................................................88 Hình 3.6: Hình mẫu trên ảnh vệ tinh................................................................................88 Hình 3.7: Sự khác nhau về kích thước của các đối tượng................................................89 Hình 3.8: Cấu trúc gồ ghề của rừng tự nhiên (trái) và mịn của rừng trồng (phải) .........90 Hình 3.9: Các dạng cấu trúc ............................................................................................90 Hình 4.1: Các cảnh ảnh vệ tinh ERS và sơ đồ bố trí các điểm khống chế ảnh ..............104 - Khu vực Quảng Ninh, Hải Phòng và Hải Dương ........................................................104 Hình 4.2: Điểm khống chế được chọn vào giao điểm của đường ..................................105 Hình 4. 3: Sai số mô hình hóa tại các điểm khống chế ảnh ...........................................106 Hình 4.4: Các cảnh ảnh vệ tinh ERS và sơ đồ bố trí các điểm khống chế ảnh ..............106 Khu vực Đồng Nai - thành phố Hồ Chí Minh – Vũng Tàu- Long An - Tiền Giang .......106 Hình 4.5: Sai số mô hình hóa tại các điểm khống chế ảnh khu vực phía Nam ..............107 Hình 4. 6 : Ảnh radar trước khi lọc và sau khi lọc bằng phin lọc Lee...........................109 Hình 4. 7: Tổ hợp ảnh NDVI + trung bình ERS + trung bình SPOT............................111 Hình 4. 8: Chỉ số tách biệt lớn giữa các lớp hơn 1.9 .....................................................113 Hình 4.9: So sánh kết quả phân loại khu vực đô thị sử dụng ảnh SPOT.................. kết hợp với ảnh radar và ảnh sử dụng ảnh SPOT thuần túy ..........................................114 Hình 4.11: Ảnh tổ hợp (R: NDVI ; G: TB_SAR ; B: TB_SPOT 3)................................117 Hình 4.12: Ảnh tổ hợp-2 (R: PRI_3183_04982;G: PC2 ; B: PC 3) ..............................118 Hình 4.13: Ảnh vệ tinh SPOT-3 tổ hợp màu giả ............................................................118 Hình 4.14: So sánh rừng ngập mặn và lúa trên ảnh tổ hợp và ảnh SPOT.....................120 Hình 4.15: Dân cư nông thôn trên ảnh tổ hợp và ảnh SPOT.........................................120 Hình 4.16: Dân cư nông thôn trên ảnh tổ hợp RGB-HIS, Brovey và ảnh SPOT ..........121 Hình 4.17: So sánh đất Chuyên lúa –lúa màu với đất Chuyên rau màu – .....................121 cây ngắn ngày và Dân cư nông thôn. .............................................................................121 Hình 4.18: Đất chuyên lúa và vùng Nuôi trồng thủy sản kết hợp với rừng ngập ..........122 mặn trên ảnh tổ hợp và ảnh quang học (SPOT).............................................................122 Hình 4.19: Bãi bồi và bãi triều trên ảnh tổ hợp và ảnh quang học (SPOT) ..................122 Hình 4.20: Bãi bồi trên ảnh tổ hợp RGB-HIS, Brovey và ảnh SPOT ..........................123 Hình 4.21: So sánh vùng trồng lúa trên các tổ hợp ảnh với ảnh gốc SPOT ..................123 Hình 4.22: Vùng trồng lúa và Rừng ngập mặn kết hợp nuôi trồng thủy sản .................124 6 Danh môc b¶ng biÓu B¶ng 1.1 : HÖ ph©n lo¹i líp phñ mÆt ®Êt t¹i khu vùc thö nghiÖm ....................................15 B¶ng 1.2. Các thông số kỹ thuật của một số loại ảnh vệ tinh quang học c¬ b¶n .............18 Bảng 2.1: Các kênh sóng radar cơ bản............................................................................26 Bảng 2.2: Các chế độ chụp ảnh Radarsat ........................................................................36 Bảng 2.3: Một số các thông số yêu cầu để nắn ảnh trực giao bằng phương pháp ..........41 mô hình vật lý ...................................................................................................................41 Bảng 2.4: Giá trị lý thuyết của các hệ số khác biệt..........................................................51 Bảng 2.5: Các thông số cho phin lọc Sigma ....................................................................51 Bảng 2.6: Các thông số lọc với các phin lọc khác nhau trước khi phân lớp ...................52 Bảng 3.1. So sánh đặc tính phản xạ của một số đối tượng lớp phủ trên ảnh quang học, hồng ngoại và radar .........................................................................................................70 Bảng 3.2: Màu sắc của các đối tượng lớp phủ trên ảnh tổ hợp ERS2 và Landsat TM....77 7 Më §Çu Thµnh lËp vµ theo dâi diÔn biÕn líp phñ bÒ mÆt còng nh− hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt cã ý nghÜa hÕt søc quan träng, phôc vô ®¾c lùc cho c«ng t¸c ®iÒu tra, gi¸m s¸t tµi nguyªn thiªn nhiªn vµ b¶o vÖ m«i tr−êng nh»m môc ®Ých ph¸t triÓn bÒn v÷ng. C¸c lo¹i ¶nh vÖ tinh quang häc nh− Landsat, SPOT, Aster …do b¶n chÊt ®−îc thu nhËn chñ yÕu ë c¸c vïng sãng nh×n thÊy vµ cËn hång ngo¹i hoµn toµn phï hîp víi c¶m nhËn cña con ng−êi, cho h×nh ¶nh râ nÐt, dÔ sö dông nªn ®· trë nªn quen thuéc vµ ®ang ®−îc ¸p dông mét c¸ch réng r·i trong n−íc còng nh− quèc tÕ. C«ng nghÖ øng dông ¶nh vÖ tinh quang häc ®Ó lËp b¶n ®å líp phñ bÒ mÆt hay hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt ®· trë thµnh c«ng nghÖ c¬ b¶n ®−îc ®−a vµo qui tr×nh qui ph¹m. Tuy nhiªn, do ®Æc ®iÓm cña hÖ thèng chôp ¶nh quang häc vµ cËn hång ngo¹i lµ hÖ thèng thô ®éng phô thuéc vµo nguån n¨ng l−îng mÆt trêi nªn ¶nh quang häc chÞu nhiÒu ¶nh h−ëng cña thêi tiÕt, trªn ¶nh th−êng cã nhiÒu m©y, mï lµm ¶nh h−ëng rÊt lín ®Õn chÊt l−îng th«ng tin trªn ¶nh. §©y lµ mét trong nh÷ng h¹n chÕ c¬ b¶n cña ¶nh quang häc, nhÊt lµ ®èi víi nh÷ng n−íc n»m trong khu vùc nhiÖt ®íi giã mïa nh− ViÖt Nam. Mét h¹n chÕ c¬ b¶n kh¸c cña ¶nh vÖ tinh quang häc lµ chØ cung cÊp c¸c th«ng tin vÒ ®Æc tÝnh ph¶n x¹ vµ hÊp thô cña c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt trong vïng sãng nh×n thÊy (thÞ tÇn) do ®ã trªn ¶nh th−êng thiÕu c¸c th«ng tin vÒ cÊu tróc vµ ®é gå ghÒ cña bÒ mÆt nghiªn cøu. Kh¸c víi ¶nh quang häc, do ®−îc chôp ë vïng sãng micro cã b−íc sãng dµi h¬n (cì cm) ¶nh vÖ tinh radar cho phÐp cung cÊp c¸c th«ng tin vÒ ®é gå ghÒ, kÕt cÊu vËt chÊt vµ ®Æc ®iÓm cÊu tróc cña cña c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt ®Êt. H¬n n÷a, c¸c sãng radar cã kh¶ n¨ng ®©m xuyªn qua m©y nªn viÖc chôp ¶nh radar kh«ng phô thuéc vµo thêi tiÕt, cã thÓ chôp c¶ ban ngµy lÉn ban ®ªm nªn cã tÝnh chñ ®éng vµ kh¶ n¨ng thµnh c«ng rÊt cao trong viÖc thu chôp ¶nh. MÆc dï cã nh÷ng −u ®iÓm kh«ng thÓ phñ nhËn nãi trªn, nh−ng ¶nh radar còng cã nh÷ng nh−îc ®iÓm rÊt c¬ b¶n nh− nhiÒu biÕn d¹ng vÒ h×nh häc bao gåm co ng¾n phÝa tr−íc, chång ®Ì, bãng, møc ®é nhiÔu lín vµ h×nh ¶nh c¸c ®èi t−îng trªn ¶nh radar nhiÒu khi kh«ng hoµn toµn gièng víi nhËn thøc th«ng th−êng cña con ng−êi. V× vËy viÖc xö lý h×nh häc, xö lý nhiÔu vµ khai th¸c c¸c th«ng tin trªn ¶nh radar khã kh¨n h¬n rÊt nhiÒu so víi ¶nh quang häc truyÒn thèng dÉn ®Õn h¹n chÕ viÖc øng dông ¶nh radar nhÊt lµ ë ViÖt Nam. Tuy nhiªn cã thÓ nhËn thÊy r»ng viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh 8 quang häc cã thÓ tËn dông ®−îc nh÷ng −u thÕ cña c¶ hai lo¹i ¶nh nµy. §· cã nhiÒu c«ng tr×nh nghiªn cøu theo h−íng nµy vµ ®· cho nh÷ng kÕt qu¶ t−¬ng ®èi kh¶ quan nh−ng chñ yÕu lµ do c¸c t¸c gi¶ n−íc ngoµi thùc hiÖn. Mét sè t¸c gi¶ trong n−íc còng ®· tiÕn hµnh nghiªn cøu vÒ vÊn ®Ò nµy vµ thu ®−îc nh÷ng kÕt qu¶ ban ®Çu nh−ng míi chØ dõng l¹i ë møc ®é øng dông mét ph−¬ng ph¸p kÕt hîp hoÆc chiÕt t¸ch th«ng tin cho mét vµi ®èi t−îng líp phñ nhÊt ®Þnh. XuÊt ph¸t tõ thùc tÕ ®ã, Trung t©m ViÔn th¸m, Bé Tµi nguyªn vµ M«i tr−êng ®· ®Ò xuÊt vµ thùc hiÖn ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc cã tªn lµ : “ Nghiªn cøu kh¶ n¨ng øng dông kÕt hîp ¶nh vÖ tinh radar vµ quang häc ®Ó thµnh lËp mét sè líp th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt ” Thêi gian thùc hiÖn: 18 th¸ng(Tõ th¸ng 06/2006 ®Õn th¸ng 12/2007 ) Chñ nhiÖm ®Ò tµi: Chu H¶i Tïng Häc hµm, häc vÞ, chuyªn m«n: Th¹c sü ViÔn th¸m §Þa chØ: 108, phè Chïa l¸ng - §èng §a – Hµ Néi C¬ quan chñ qu¶n : Trung t©m ViÔn th¸m Môc tiªu cña ®Ò tµi - B−íc ®Çu nghiªn cøu øng dông c«ng nghÖ ¶nh radar ®Ó chiÕt xuÊt th«ng tin phôc vô môc ®Ých gi¸m s¸t tµi nguyªn vµ m«i tr−êng. - ChuÈn bÞ c¸c øng dông ¶nh radar ®Ó hç trî khai th¸c dù ¸n “HÖ thèng gi¸m s¸t tµi nguyªn thiªn nhiªn vµ m«i tr−êng t¹i ViÖt Nam” khi tr¹m thu ¶nh vÖ tinh ®i vµo ho¹t ®éng. Néi dung nghiªn cøu - T×m hiÓu ®Æc ®iÓm qu¸ tr×nh chôp ¶nh cña ¶nh radar nh− gãc nghiªng, b−íc sãng, chÕ ®é ph©n cùc .v.v. - Kh¶o s¸t c¸c lo¹i biÕn d¹ng h×nh häc vµ nghiªn cøu ph−¬ng ph¸p n¾n chØnh c¸c lo¹i ¶nh radar nh− ENVISAT/ASAR, ERS 1-2, RADARSAT. - Nghiªn cøu c¸c ph−¬ng ph¸p, thuËt to¸n xö lý nhiÔu vµ t¨ng c−êng chÊt l−îng ¶nh radar. - Nghiªn cøu ®Æc ®iÓm ph¶n x¹ cña mét sè ®èi t−îng líp phñ bÒ mÆt (thùc phñ, n−íc mÆt, d©n c− ...) trªn ¶nh radar. - X©y dùng c¸c ph−¬ng ¸n kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc bao gåm viÖc kÕt hîp trùc tiÕp hoÆc th«ng qua c¸c s¶n phÈm trung gian. 9 - Nghiªn cøu, ®¸nh gi¸ c¸c ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n vµ chiÕt t¸ch th«ng tin trªn ¶nh radar vµ ¶nh tæ hîp bao gåm ph©n lo¹i b¸n tù ®éng (cã gi¸m s¸t), ®iÒu vÏ ¶nh trªn m¸y tÝnh. - §Ò xuÊt qui tr×nh c«ng nghÖ thµnh lËp b¶n ®å mét sè líp th«ng tin líp phñ mÆt ®Êt trªn c¬ së kÕt hîp ¶nh quang häc vµ ¶nh radar. - Thö nghiÖm s¶n xuÊt trªn khu vùc vµ ®iÒu kiÖn t− liÖu cô thÓ, ®¸nh gi¸ vµ hoµn thiÖn qui tr×nh c«ng nghÖ ®Ò xuÊt. C«ng t¸c thö nghiÖm ®· ®−îc tiÕn hµnh ë 2 khu vùc lµ H¶i Phßng - Qu¶ng Ninh - H¶i D−¬ng ë phÝa B¾c vµ khu vùc Thµnh phè Hå ChÝ Minh - §ång Nai – Vòng Tµu -Long An - TiÒn Giang ë phÝa Nam. C¸ch tiÕp cËn, ph−¬ng ph¸p nghiªn cøu, kü thuËt ®−îc sö dông - §Æc ®iÓm chôp ¶nh cña c¸c lo¹i ¶nh vÖ tinh radar ®−îc nghiªn cøu vµ kh¶o s¸t dùa trªn nh÷ng tµi liÖu vµ t− liÖu thu thËp ®−îc trong giai ®o¹n thu thËp tµi liÖu. - ViÖc nghiªn cøu ph−¬ng ph¸p n¾n chØnh ¶nh vÖ tinh radar (ASAR, ERS 1,2 hoÆc RADARSAT) vµ ¶nh quang häc nh− SPOT, Landsat hoÆc ASTER ®−îc tiÕn hµnh trªn c¸c phÇn mÒm xö lý ¶nh hiÖn cã trªn thÞ tr−êng nh− hÖ thèng SPACEMAT, phÇn mÒm ENVI, PCI. C¸c ®iÓm khèng chÕ sÏ ®−îc chän trªn b¶n ®å ®Þa h×nh tØ lÖ lín h¬n vµ ®o ®¹c ngoµi thùc ®Þa b»ng c«ng nghÖ GPS nÕu cÇn thiÕt. M« h×nh sè ®é cao sÏ cã thÓ ®−îc sö dông trong qu¸ tr×nh n¾n ¶nh cho c¶ hai lo¹i ¶nh quang häc vµ radar ®Ó khö sai sè do chªnh cao ®Þa h×nh g©y ra. S¶n phÈm cuèi cïng cña qu¸ tr×nh nµy lµ c¸c b×nh ®å ¶nh vÖ tinh. - C«ng t¸c xö lý phæ – t¨ng c−êng chÊt l−îng ¶nh ®−îc thùc hiÖn sau khi ¶nh ®−îc n¾n chØnh h×nh häc. §èi víi ¶nh radar do ®Æc tr−ng chøa nhiÒu nhiÔu nªn cÇn sö dông c¸c lo¹i phin läc chuyªn dông nh− Lee, Sigma... ®Ó lo¹i bá nhiÔu. - ViÖc nghiªn cøu ®Æc ®iÓm ph¶n x¹ vµ kh¶ n¨ng ph©n biÖt cña c¸c ®èi t−îng trªn ¶nh radar ®−îc thùc hiÖn th«ng qua viÖc ph©n tÝch c¸c vïng mÉu. - C¸c ph−¬ng ¸n kÕt hîp ®−îc nghiªn cøu nh»m môc ®Ých t¹o ra c¸c tæ hîp ¶nh hoÆc d÷ liÖu chøa ®ùng nhiÒu th«ng tin nhÊt vµ dÔ dµng khai th¸c cho c«ng t¸c gi¶i ®o¸n vµ chiÕt t¸ch th«ng tin ë kh©u tiÕp theo. C¸c tæ hîp d÷ liÖu cã thÓ trùc tiÕp tõ c¸c ¶nh gèc hoÆc lµ sù kÕt hîp gi÷a c¸c s¶n phÈm trung gian nh− chØ sè thùc vËt, ¶nh thµnh phÇn chÝnh, trén mµu, chia kªnh. - C¸c ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n vµ chiÕt t¸ch th«ng tin kh¸c nhau ®· ®−îc kh¶o s¸t vµ ®¸nh gi¸ hiÖu qu¶ cho c¸c khu vùc hoÆc ®èi t−îng ®Æc tr−ng, bao gåm ph−¬ng ph¸p ph©n lo¹i b¸n tù ®éng (cã gi¸m ®Þnh), gi¶i ®o¸n b»ng m¾t vµ ®iÒu vÏ trùc tiÕp trªn m¸y tÝnh kÕt hîp víi ®iÒu vÏ ngo¹i nghiÖp. Kh¶ n¨ng cung cÊp th«ng tin cña c¸c tæ hîp ¶nh 10 còng ®−îc ®¸nh gi¸ trong kh©u nµy qua ®ã rót ra kÕt luËn vÒ sù phï hîp gi÷a ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n ¶nh vµ ph−¬ng ph¸p kÕt hîp ¶nh. - C¸c líp th«ng tin chiÕt t¸ch ra ®−îc sè hãa vµ chuyÓn lªn b¶n ®å nÒn ®Ó biªn tËp vµ chØnh söa b»ng c¸c c«ng cô phÇn mÒm nh− Microstation, Arcview ®Ó thµnh lËp b¶n ®å c¸c líp th«ng tin líp phñ mÆt ®Êt. - Trªn c¬ së c¸c nghiªn cøu, ®Ò xuÊt qui tr×nh thµnh lËp b¶n ®å mét sè líp th«ng tin vÒ phñ mÆt ®Êt. KÕt qu¶ cña ®Ò tµi: - B¸o c¸o kÕt qu¶ nghiªn cøu c«ng t¸c xö lý ¶nh radar vµ kÕt hîp ¶nh radar víi ¶nh quang häc ®Ó thµnh lËp b¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt. - C¸c ph−¬ng ¸n kÕt hîp hai lo¹i ¶nh ®Ó thµnh lËp b¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt. - Mét sè b×nh ®å ¶nh radar, quang häc vµ b×nh ®å ¶nh tæ hîp. - B¶n ®å mét sè líp th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt ®−îc thµnh lËp tõ ¶nh radar kÕt hîp víi ¶nh vÖ tinh. CÊu tróc cña ®Ò tµi: gåm 4 ch−¬ng - Ch−¬ng 1: Tæng quan vÒ mét sè vÊn ®Ò cÇn nghiªn cøu - Ch−¬ng 2: ¶nh radar vµ ®Æc tÝnh ph¶n x¹ cña c¸c ®èi t−îng líp phñ trªn ¶nh radar - Ch−¬ng 3: Nghiªn cøu kh¶ n¨ng kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc ®Ó chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt - Ch−¬ng 4: Thö nghiÖm kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc ®Ó thµnh lËp mét sè líp th«ng tin líp phñ 11 CH¦¥NG I TæNG QUAN VÒ MéT Sè VÊN §Ò CÇN NGHI£N CøU I.1. kh¸I niÖm líp phñ mÆt ®Êt Lớp phủ mặt đất là trạng thái vật chất của bề mặt trái đất, là sự kết hợp của nhiều thành phần như thực phủ, thổ nhưỡng, đá gốc và mặt nước chịu sự tác động của các nhân tố tự nhiên như nắng, gió, mưa bão và nhân tạo như khai thác đất để trồng trọt, xây dựng nhà cửa, công trình phục vụ cuộc sống của con người. Sự kết hợp này tạo ra lớp phủ mặt đất phong phú, đa dạng nhưng nhìn tổng thể lớp phủ mặt đất chia ra thành hai nhóm chính là Mặt nước và Mặt đất. Mặt nước gồm có Nước lục địa như hệ thống sông, suối, kênh mương, hồ ao và Nước đại dương-biển phủ trùm phần lớn diện tích bề mặt trái đất. Phần diện tích ít hơn là Mặt đất nhưng lại là nơi tập trung hầu hết những hoạt động của con người cũng như nhiều loài sinh vật khác trên trái đất và là nơi đang biến đổi từng ngày, từng giờ, những hoạt động đó đã tạo nên sự phong phú của loại hình lớp phủ mặt đất như thực phủ gồm cỏ, cây bụi, rừng, đất canh tác đang có cây sinh trưởng….; dân cư đô thị, nông thôn; mạng lưới giao thông; khu công nghiệp, thương mại và các đối tượng đất chuyên dùng khác; các vùng đất trống, đồi núi trọc, cồn cát, bãi cát… Nhân tạo (các công trình xây dựng…) Nước lục địa Đất không có thực phủ Bề mặt trái đất Mặt nước Mặt đất Đại dương Biển Thường xuyên Thay đổi theo mùa Đất có thực phủ Tự nhiên (đất trống, bãi đá, cồn- bãi cát…) Sông, suối Kênh, mương Hồ, ao đầm… Tự nhiên (Rừng tự nhiên) Nhân tạo (Cây lâu năm…) Tự nhiên (Trảng cỏ…) Nhân tạo (Lúa, màu…) Hình 1.1: Sơ đồ tổng quát về lớp phủ mặt đất (nguồn : Hệ phân loại lớp phủ CORINE) 12 Khái niệm lớp phủ mặt đất khác với sử dụng đất, nhưng các đối tượng của chúng lại có sự tương quan mật thiết. Sử dụng đất mô tả cách thức con người sử dụng đất và các hoạt động kinh tế-xã hội xảy ra trên mặt đất, những hoạt động này là sự tác động trực tiếp lên bề mặt đất, chính vì vậy mà một số loại hình sử dụng đất cũng là đối tượng của lớp phủ mặt đất, ví dụ như đất đô thị và đất nông nghiệp. Một số loại hình sử dụng đất khác như công viên, sân gôn theo góc độ lớp phủ bao gồm thảm cỏ, rừng cây hay các công trình xây dựng nhưng trên thực tế trong hệ phân loại lớp phủ mặt đất hiện hành đều phải xét đến khía cạnh sử dụng đất và đưa vào loại hình lớp phủ nhân tạo có thực phủ. Trên thực tế mỗi một khu vực khác nhau trên trái đất đều có loại hình lớp phủ mặt đất đặc trưng và mỗi một đối tượng đều chịu sự tác động theo hai hướng của tự nhiên và con người với mức độ mạnh, yếu khác nhau. Sự tác động này đã làm cho lớp phủ mặt đất luôn biến đổi. Sự biến đổi của lớp phủ mặt đất ngược lại cũng có những ảnh hưởng không nhỏ đến cuộc sống của con người, như diện tích rừng suy giảm đã gây ra lũ lụt ở một số nơi; sự gia tăng của các khu công nghiệp và các hoạt động nông nghiệp như tăng vụ lúa, nuôi trồng thuỷ sản không hợp lý là một trong những nguyên nhân gây biến đổi khí hậu. Như vậy có thể nói lớp phủ mặt đất có quan hệ mật thiết với các hoạt động kinh tế xã hội, tài nguyên thiên nhiên và môi trường sống của con người. Do đó, để trái đất có thể phát triển bền vững là mục tiêu lớn đặt lên hàng đầu của mỗi quốc gia và mỗi châu lục. Trong những năm qua, trên thế giới đã xảy ra rất nhiều những hiện tượng làm ảnh hưởng lớn đến tài nguyên thiên nhiên và môi trường, như: - Sa mạc hóa diễn ra với tốc độ nhanh hơn - Diện tích rừng ngày càng bị thu hẹp - Đất ngập nước đang bị mất dần - Quá trình đô thị hóa diễn ra với tốc độ rất cao - Thiên tai như hạn hán, lũ lụt, động đất, sóng thần thường xuyên xảy ra tại nhiều khu vực trên thế giới. Ở nước ta trong những năm vừa qua, nhất là tõ khi thực hiện chÝnh s¸ch đổi mới ®· ®¹t ®−îc nh÷ng thµnh tùu to lín vÒ ph¸t triÓn kinh tÕ x· héi. Tuy nhiªn, tèc ®é ph¸t triÓn kinh tÕ qu¸ cao ®· dÉn tíi viÖc khai th¸c tµi nguyªn thiªn nhiªn kh«ng cã quy ho¹ch, mµ hËu qu¶ lµ sù suy gi¶m nguån tµi nguyªn thiªn nhiªn vµ suy tho¸i m«i 13 tr−êng nghiªm träng trªn diÖn réng. Rõng tù nhiªn bÞ chÆt ph¸ bõa b·i ®Ó lÊy gç, cñi, khai th¸c kho¸ng s¶n, nh÷ng diÖn tÝch rõng ngËp mÆn rÊt lín bÞ chÆt ph¸ ®Ó nu«i t«m, nguån n−íc bÞ « nhiÔm, thiªn tai h¹n h¸n, lò lôt x¶y ra th−êng xuyªn. Tr−íc t×nh h×nh ®ã, nhu cÇu bøc xóc ®Æt ra lµ ph¶i cã nh÷ng th«ng tin chÝnh x¸c, kÞp thêi vÒ diÔn biÕn líp phñ mÆt ®Êt ®Ó phôc vô mét c¸ch hiÖu qu¶ cho c«ng t¸c ®iÒu tra, qu¶n lý tµi nguyªn thiªn nhiªn vµ m«i tr−êng. Các thông tin về lớp phủ mặt đất được thu thập bằng hai phương pháp cơ bản là khảo sát thực địa và phân tích tư liệu viễn thám. Kh¶o s¸t thùc ®Þa lµ ph−¬ng ph¸p thu thËp th«ng tin truyÒn thèng th−êng rÊt tèn kÐm vµ mÊt nhiÒu thêi gian. Ph©n tÝch t− liÖu viÔn th¸m lµ ph−¬ng ph¸p hiÖn ®¹i, cho phÐp chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin líp phñ mÆt ®Êt mét c¸ch nhanh chãng, hiÖu qu¶ vµ Ýt tèn kÐm. Ph−¬ng ph¸p sö dông t− liÖu viÔn th¸m ®· ®−îc lùa chän ®Ó thùc hiÖn ®Ò tµi vµ sÏ ®−îc ph©n tÝch kü h¬n ë phÇn sau. I.2. HÖ ph©n lo¹i líp phñ mÆt ®Êt §Ó thuËn lîi cho viÖc khai th¸c vµ sö dông c¸c th«ng tin líp phñ mÆt ®Êt vµ ®¶m b¶o tÝnh thèng nhÊt vÒ néi dung th«ng tin, ng−êi ta ®· x©y dùng c¸c hÖ ph©n lo¹i líp phñ mÆt ®Êt. Nhìn chung các hệ phân loại lớp phủ mặt đất đã có đều dựa trên nguyên tắc sau: - Hệ phân loại dễ hiểu, dễ hình dung phân chia đối tượng bề mặt thành các nhóm chính theo trạng thái vật chất của các đối tượng như mặt nước, mặt đất, lớp phủ thực vật, đất nông nghiệp, bề mặt nhân tạo. - Phù hợp với khả năng cung cấp thông tin của tư liệu viễn thám bao gồm các loại ảnh vệ tinh như Spot, Landsat, ảnh hàng không… - Các đối tượng trong hệ phân loại đáp ứng được yêu cầu phân tách được đối tượng trên các tư liệu thu thập ở các thời gian khác nhau. - Hệ thống phân loại áp dụng được cho nhiều vùng rộng lớn - Hệ thống phân loại phân chia các đối tượng theo các cấp bậc nên phù hợp với việc phân tích đối tượng trên các tư liệu có độ phân giải khác nhau, đáp ứng yêu cầu thành lập bản đồ ở các tỷ lệ khác nhau. Tuy nhiên trên mỗi hệ phân loại đều có những đặc điểm riêng phù hợp với điều kiện tự nhiên, mức độ khai thác lớp phủ bề mặt của từng khu vực. 14 Hệ phân loại FAOLCC vừa tổng hợp để phù hợp với mọi điều kiện trên trái đất nhưng vừa chi tiết đến tính chất của từng đối tượng mà chỉ có thể bổ sung thông tin nhờ khảo sát ngoại nghiệp. Hệ phân loại U.S.G.S, CORINE dựa vào phần nào nguyên tắc của FAOLCC và điều chỉnh phù hợp với đặc điểm của Mỹ và Châu Âu. Cô thÓ lµ: 1. Hệ phân loại lớp phủ mặt đất FAOLCC chia ra theo 3 cấp chính: Cấp 1 (Level1): Phân ra thành 2 loại theo đặc điểm có hay không có lớp phủ thực vật của bề mặt đất. Cấp 2 (Level 2): Phân ra thành 4 loại theo nguyên tắc chia các loại của cấp 1 theo đặc điểm ngập nước hay không ngập nước của bề mặt đất. Cấp 3 (Level 3): Phân ra thành 8 loại theo nguyên tắc chia các loại của cấp 2 theo tính chất tự nhiên hay nhân tạo của bề mặt đất. Từ cấp 3 trở đi các đối tượng được phân chia chi tiết hơn tuỳ theo đặc điểm của đối tượng cũng như khu vực nghiên cứu và mức độ chi tiết của bản đồ cần thành lập. 2.Hệ phân loại lớp phủ mặt đất CORINE chia ra theo 3 cấp: Cấp1 (Level 1): Phân ra thành 5 loại theo trạng thái bề mặt tổng thể của trái đất là lớp phủ nhân tạo, đất nông nghiệp, rừng và các vùng bán tự nhiên, đất ẩm ướt, mặt nước phù hợp với bản đồ tỷ lệ nhỏ phủ trùm toàn cầu. Cấp 2 (Level 2): Phân ra thành 15 loại theo đặc điểm che phủ của thực vật, phù hợp với bản đồ tỷ lệ 1: 500 000 và 1: 1 000 000. Cấp 3 (Level 3): Phân ra thành 44 loại chi tiết hơn tuỳ theo đặc điểm của đối tượng cũng như khu vực nghiên cứu, phù hợp với bản đồ tỷ lệ 1: 1 000 000. Nội dung chi tiết của các hệ phân loại này được trình bày trong phần phụ lục. Ở nước ta trong những năm gần đây đã quan tâm đến việc thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất, nhưng chưa có một công trình nào chuyên nghiên cứu về hệ phân loại của bản đồ để đưa ra một hệ phân loại chung áp dụng cho cả nước như hệ phân loại của bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Các bản đồ lớp phủ mặt đất đã thành lập đều phục vụ một mục đích cụ thể hoặc chỉ là một lớp thông tin của lớp phủ mặt đất như lớp phủ rừng. Thông qua việc nghiên cứu, tham khảo các hệ phân loại “Lớp phủ mặt đất ” như hệ phân loại của FAOLCC (Food and Agriculture Organization Land Cover Classification), U.S.G.S.(U.S. Geological Survey), CORINE (Coordination of information on the 15 environment), cũng như một số hệ phân loại lớp phủ bề mặt đất của Việt Nam đã được sử dụng trong các dự án “Đo vẽ bản đồ phục vụ điều tra Tài nguyên thiên nhiên“ (Trung tâm Viễn thám – Tổng Cục Địa chính và Viện Địa lý quốc gia Pháp năm 2001-2002), dự án “Nghiên cứu xây dựng bản đồ các vùng nhạy cảm môi trường“ ( Trung tâm Viễn thám - Bộ Tài nguyên và Môi trường năm 2004), hệ phân loại của bản đồ hiện trạng sử dụng đất do Bộ tài nguyên và Môi trường ban hành năm 2007, đồng thời phân tích đặc điểm của các đối tượng trong vùng thử nghiệm kết hợp với khả năng thông tin của các tư liệu sử dụng, nhóm nghiên cứu đã mạnh dạn xây dựng hệ phân loại một số đối tượng lớp phủ mặt đất phục vụ nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được trình bày trong bảng dưới đây : HỆ PHÂN LOẠI MỘT SỐ ĐỐI TƯỢNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT Phân tích trên tư liệu ảnh vệ tinh radar kết hợp với ảnh quang học CẤP 1 CẤP 2 1. Bãi bồi cửa sông, ven biển Lớp phủ mặt nước 2. Hồ ao, sông suối, kênh mương 3. Rừng (Các loại rừng không ngập mặn) 4. Rừng ngập mặn Lớp phủ rừng 5. Rừng ngập mặn kết hợp với nuôi trồng thuỷ sản 6. Vùng chuyên canh lúa, lúa màu 7. Vùng chuyên canh rau màu, cây ngắn ngày khác 8. Đất trồng cây lâu năm 9. Vùng nuôi trồng thuỷ sản Lớp phủ đất nông nghiệp 10. Ruộng muối 11. Khu dân cư đô thị Lớp phủ dân cư 12. Khu dân cư nông thôn 13. Đất chuyên dùng (Các loại đất đã được sử dụng ngoài mục đích nông nghiệp và đất ở) 14. Vùng đất ẩm ướt thường xuyên (Đất tự nhiên) 15. Bãi cát, bãi đá (Đất tự nhiên) 16. Trảng cỏ, cây bụi (Đất tự nhiên) 17. Núi đá vôi (Đất tự nhiên) Lớp phủ mặt đất khác 18. Đất trống, đồi núi trọc (Đất tự nhiên) B¶ng 1.1 : HÖ ph©n lo¹i líp phñ mÆt ®Êt t¹i khu vùc thö nghiÖm 16 I.3. øng dông ¶nh vÖ tinh trong c«ng t¸c thμnh lËp c¸c líp th«ng tin líp phñ mÆt ®Êt. Phương pháp Viễn thám cho phép thu thập thông tin về đối tượng trên mặt đất thông qua hình ảnh của đối tượng mà không cần phải tiếp xúc trực tiếp ngoài thực địa. Các loại tư liệu ảnh viễn thám có thể được chụp từ máy bay (ảnh hàng không) nhưng thông dụng nhất là được chụp từ ảnh vệ tinh. Tư liệu viễn thám có hai loại chính là ảnh quang học và ảnh radar. Ảnh quang học chụp bề mặt trái đất nhờ năng lượng mặt trời và các thiết bị chụp ảnh sử dụng thấu kính quang học, hệ thống chụp ảnh này được gọi là hệ thống thụ động. Loại thứ hai là ảnh radar được chụp nhờ các thiết bị thu, phát sóng radar đặt trên vệ tinh. Hệ thống này được gọi là hệ thống chụp ảnh chủ động hay tích cực. Ngày nay với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ, tư liệu vệ tinh đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong công tác theo dõi, giám sát tài nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trường đặc biệt là trong việc theo dõi diễn biến lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất. Nguyên tắc cơ bản để phân biệt các đối tượng lớp phủ mặt đất trên ảnh vệ tinh là dựa vào sự khác biệt về đặc tính phản xạ của chúng trên các kênh phổ. Hình 1.2 dưới đây thể hiện đặc tính phản xạ của các thành phần đất, nước và thực vật trên ảnh vệ tinh. Hång ngo¹i gÇn Hång ngo¹i trung §Êt kh« d¶I sãng §Êt −ít Ph¶n x¹ (%) N−íc 0,8 1,2 1,6 2,0 2,4 Thùc vËt Hình 1.2: Đặc tính phản xạ của đất, nước và thực vật trên ảnh vệ tinh Những ưu thế cơ bản của ảnh vệ tinh có thể kể ra là: - Cung cấp thông tin khách quan, đồng nhất trên khu vực trùm phủ lớn (Landsat 180km x180km, SPOT, ASTER 60km x 60 km) cho phép tiến hành theo dõi giám sát trên những khu vực rộng lớn cùng một lúc. 17 - Cung cấp thông tin đa dạng trên nhiều kênh phổ khác nhau cho phép nghiên cứu các đặc điểm của đối tượng từ nhiều góc độ phản xạ phổ khác nhau. - Cung cấp các loại ảnh có độ phân giải khác nhau đo đó cho phép nghiên cứu bề mặt ở những mức độ chi tiết hoặc khái quát khác nhau. Ví dụ như các loại ảnh độ phân giải siêu cao như SPOT 5, IKONOS, QuickBird để nghiên cứu chi tiết, hoặc các loại ảnh có độ phân giải thấp nhưng tần suất chụp lặp cao, diện tích phủ trùm lớn như MODIS, MERIS cho phép cung cấp các thông tin khái quát ở mức vùng hay khu vực. - Khả năng chụp lặp lại hay còn gọi là độ phân giải thời gian. Do đặc điểm quĩ đạo của vệ tinh nên cứ sau một khoảng thời gian nhất định lại có thể chụp lặp lại được vị trí trên mặt đất. Sử dụng các ảnh vệ tinh chụp tại các thời điểm khác nhau sẽ cho phép theo dõi diễn biến của các sự vật hiện tượng diễn ra trên mặt đất, ví dụ như quá trình sinh trưởng của cây trồng, lúa, màu. - Các dữ liệu được thu nhận ở dạng số nên tận dụng được sức mạnh xử lý của máy tính và có thể dễ dàng tích hợp với các hệ thống thông tin như hệ thống thông tin địa lý (GIS). Do những đặc tính hết sức ưu việt kể trên ảnh vệ tinh đã trở thành một công cụ không thể thiếu được trong công tác theo dõi giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường nói chung và việc chiết tách các thông tin lớp phủ nói riêng, nhất là ở những vùng khó tiếp cận như các vùng núi cao, biên giới, hải đảo. Phương pháp Viễn thám cho phép thu thập phần lớn các thông tin ở trong phòng nhưng kết quả giải đoán cần được kiểm chứng ở ngoài thực địa do đó công tác thực địa là một phần không thể thiếu trong công nghệ Viễn thám. Trên thế giới việc ứng dụng công nghệ viễn thám, tại những nước phát triển, đã được thực hiện ngay từ khi có những tấm ảnh đầu tiên của vệ tinh quan sát trái đất. Cho đến nay ảnh vệ tinh đã được ứng dụng ở hầu khắp các nước, kể cả những nước đang phát triển. Ở Việt nam, mặc dù việc ứng dụng công nghệ Viễn thám có chậm hơn những nước tiên tiến trong khu vực nhưng ảnh vệ tinh cũng đã được sử dụng ở rất nhiều các cơ quan, ngành và địa phương khác nhau như nông nghiệp, lâm nghiệp, đo đạc và bản đồ, qui hoạch đất đai, địa chất – khoáng sản… Những ứng dụng tiêu biểu của ảnh vệ tinh liên quan đến việc chiết tách các thông tin về lớp phủ mặt đất là: - Điều tra thành lập bản đồ hiện trạng và theo dõi biến động rừng - Thành lập bản đồ lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất 18 - Theo dõi giám sát mùa màng .. - Thành lập bản đồ và theo dõi biến động các vùng đất ngập nước - Thành lập bản đồ và theo dõi biến động rừng ngập mặn - Kiểm kê tài nguyên nước mặt - Qui hoạch đô thị và theo dõi quá trình đô thị hóa Ảnh vệ tinh quang học với nhiều ưu điểm như hình ảnh quen thuộc với con người, dễ giải đoán, kỹ thuật tương đối dễ phát triển trên nền các công nghệ chụp ảnh hiện hành nên đã nhanh chóng được chấp nhận và ứng dụng rộng rãi. Các loại ảnh quang học như Landsat, SPOT, Aster, IKONOS, QuickBird đã trở nên quen thuộc và phổ biến trên toàn thế giới. Trong công tác thành lập các loại bản đồ lớp phủ bằng công nghệ Viễn thám sử dụng ảnh quang học đã được đưa vào các qui trình qui phạm tương đối hoàn chỉnh. Bảng 1.2 dưới đây liệt kê các thông số kỹ thuật của một số loại ảnh vệ tinh quang học chính. ¶nh vÖ tinh C¸c kªnh phæ §é ph©n gi¶i TÇn suÊt chôp lÆp (ngµy) DiÖn tÝch phñ trïm (km) SPOT 2 XS (®a phæ) PAN (toµn s¾c) 20 m 10 m 26 60 x 60 SPOT 4 XS (§a phæ) PAN (toµn s¾c) 20 m 10 m 26 60 x 60 SPOT 5 XS (§a phæ) PAN (toµn s¾c) PAN (toµn s¾c) 10 m 5 m 2,5m 26 60 x 60 LANDSAT TM Kªnh 1,2,3,4,5,6,7 30 m 16 180 x 180 LANDSAT ETM+ Kªnh 1,2,3,4,5,6,7 Kªnh 8 30 m 15 m 16 180 x 180 ASTER Kªnh 1,2,3N,3B Kªnh 4,5,6,7,8,9 Kªnh 10,11,12,13,14 15 m 30 m 90 m 16 60 x 60 IKONOS Kªnh toµn s¾c Kªnh ®a phæ T¹i t©m ngoµi t©m 0,82 m 1 m 3,2 m 4 m 14 11 x 11 QUICKBIRD Kªnh ®a phæ Kªnh toµn s¾c 2,44 m 0,61 m 1 - 3,5 16,5 x 16,5 B¶ng 1.2. Các thông số kỹ thuật của một số loại ảnh vệ tinh quang học c¬ b¶n Nhược điểm chính của ảnh quang học là chỉ có thể chụp vào ban ngày khi được mặt trời chiếu sáng và phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện thời tiết. Trong trường hợp thời tiết xấu như mưa bão, mây, mù, sẽ rất khó chụp được ảnh. Trên ảnh quang học cũng thường có nhiều mây, nhất là ở khu vực nhiệt đới trong đó có Việt nam. Những 19 những nhược điểm này đã làm hạn chế rất nhiều khả năng ứng dụng của ảnh quang học. Đặc biệt là đối với những ứng dụng cần sử dụng ảnh chụp ở nhiều thời điểm. Những nhược điểm của ảnh quang học cũng chính là ưu điểm của ảnh radar. Do sử dụng nguồn năng lượng riêng của mình để chụp ảnh nên ảnh radar có thể được chụp vào cả ban ngày lẫn ban đêm. Các bước sóng ở vùng sóng micro của hệ thống chụp ảnh radar có khả năng đâm xuyên qua mây nên không bị ảnh hưởng của thời tiết do đó rất phù hợp với những khu vực thường xuyên có nhiều mây phủ như Việt nam. Một ưu điểm quan trọng khác của ảnh radar là cung cấp các thông tin mà ảnh quang học không thể có được như độ ghồ ghề, độ ẩm, cấu trúc của các đối tượng trên bề mặt. Chính vì những ưu thế trên ảnh radar là loại tư liệu rất có tiềm năng ứng dụng ở nước ta. Tuy nhiên ảnh radar cũng có những nhược điểm rất cơ bản. Do được chụp ở vùng sóng micro khác xa với vùng sóng nhìn thấy nên hình ảnh không giống với cảm nhận thông thường của mắt người. Mặt khác, do bản chất chụp nghiêng nên hình ảnh bị biến dạng nhiều nên khó nhận dạng các đối tượng và khó xử lý. Không những thế ảnh radar còn có nhiều nhiễu gây khó khăn cho người sử dụng. Do những đặc điểm nói trên ảnh radar còn ít được sử dụng hơn so với ảnh quang học. Mặc dù vậy, trên thế giới công nghệ Viễn thám radar đã và đang phát triển rất mạnh mẽ, và được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực bao gồm theo dõi giám sát thiên tai như lũ lụt, trượt lở đất, cháy rừng, giám sát ô nhiễm (tràn dầu), nghiên cứu, thăm dò địa chất khoáng sản, đo đạc bản đồ, theo dõi diễn biến lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất, kiểm kê đất rừng, theo dõi mùa màng. Ở Việt nam, ứng dụng của ảnh radar còn chưa nhiều, chủ yếu được sử dụng cho mục đích nghiên cứu. Các cơ quan đã có những tiếp cận ban đầu với công nghệ ảnh radar là Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, Trung tâm Viễn thám- Bộ Tài nguyên và Môi trường, Viện Quy hoạch rừng- Bộ Nông nghiệp và phát triển nông thôn. Như vậy, có thể thấy cần phải đẩy mạnh hơn nữa những ứng dụng của ảnh radar nhất là ở Việt nam. Thấy rõ vai trò quan trọng của công nghệ Viễn thám và nhu cầu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh của các cơ quan, ngành trong cả nước, chính phủ đã cho phép Bộ Tài nguyên và Môi trường triển khai đề án” Hệ thống Giám sát Tài nguyên thiên nhiên và môi trường tại Việt Nam” sử dụng vốn ODA của chính phủ Pháp. Thành phần quan trọng nhất của hệ thống này là Trạm thu ảnh vệ tinh có khả năng thu nhận, xử lý và cung cấp các loại ảnh vệ tinh bao gồm cả ảnh quang học (MERIS, SPOT 2, 4, 5) và 20 radar (ASAR) cho người sử dụng trong nước. Hệ thống giám sát Tài nguyên và Môi trường tại Việt nam sẽ thúc đẩy các nghiên cứu ứng dụng của ảnh vệ tinh ở nước ta. Khi hệ thống đi vào hoạt động, người sử dụng có khả năng tiếp xúc với nhiều loại tư liệu ảnh trên cùng một khu vực nghiên cứu, do đó cần đặc biệt quan tâm đến phương pháp ứng dụng kết hợp nhiều loại ảnh vệ tinh, nhất là ảnh quang học và ảnh radar. I.4. T×nh h×nh nghiªn cøu vÒ kh¶ n¨ng kÕt hîp ¶nh radar vμ quang häc ®Ó chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt I.4.1. T×nh h×nh nghiªn cøu trªn thÕ giíi Nh− ®· ph©n tÝch ë môc I.3, mçi lo¹i ¶nh quang häc vµ radar ®Òu cã nh÷ng −u ®iÓm vµ h¹n chÕ riªng, do ®ã viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc ®· ®−îc ®Æt ra nh»m tËn dông ®−îc thÕ m¹nh cña c¶ hai lo¹i ¶nh nµy. ViÖc nghiªn cøu kÕt hîp hai lo¹i ¶nh nãi trªn nh»m môc ®Ých chiÕt t¸ch th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt ®· ®−îc thùc hiÖn t¹i nhiÒu n−íc trªn thÕ giíi bao gåm c¶ nh÷ng n−íc cã c«ng nghÖ tiªn tiÕn nh− Mü, Canada, Anh, Ph¸p, Australia vµ c¶ nh÷ng n−íc trong khu vùc nh− Trung quèc, Malaysia, Th¸i lan, Indonesia, Singapore. Mçi nghiªn cøu ®Òu cã nh÷ng c¸ch tiÕp cËn kh¸c nhau liªn quan ®Õn nguån t− liÖu ®−îc sö dông, ®èi t−îng líp phñ mÆt ®Êt ®−îc quan t©m khai th¸c vµ ph−¬ng ph¸p kÕt hîp c¸c lo¹i ¶nh. VÝ dô nh− mét sè c«ng tr×nh nghiªn cøu sö dông kÕt hîp ¶nh ERS víi ¶nh Landsat TM ®Ó tiÕn hµnh ph©n lo¹i líp phñ thùc vËt, trong khi ®ã cã c«ng tr×nh nghiªn cøu l¹i sö dông ¶nh SPOT kÕt hîp víi ¶nh RADARSAT ®Ó kiÓm kª gi¸m s¸t tµi nguyªn rõng. Mét sè t¸c gi¶ chØ sö dông ¶nh radar nh− mét nguån t− liÖu bæ sung ®Ó gi¶i ®o¸n c¸c yÕu tè trªn ¶nh, trong khi cã t¸c gi¶ l¹i trén lÉn c¸c nguån t− liÖu ®Ó tiÕn hµnh ph©n tÝch vµ xö lý. Cã thÓ nªu ra mét sè nghiªn cøu tiªu biÓu nh− sau: T¹i Na uy, n¨m 1995, D.J. Weydahl vµ c¸c ®ång nghiÖp ®· kÕt hîp ¶nh vÖ tinh radar ERS -1 cïng víi c¸c lo¹i ¶nh quang häc nh− SPOT vµ Landsat TM ®Ó nghiªn cøu vïng ®« thÞ. KÕt qu¶ nghiªn cøu cho thÊy r»ng ¶nh radar ®· cung cÊp thªm rÊt nhiÒu c¸c th«ng tin vÒ h−íng, møc ®é phøc t¹p, chÊt liÖu t¹o thµnh cña c¸c ®èi t−îng trong vïng ®« thÞ mµ trªn ¶nh quang häc th−êng Ýt khi thÓ hiÖn. N¨m 1997, Z. A. Hasan vµ c¸c ®ång nghiÖp t¹i Trung t©m ViÔn th¸m Malaysia (MACRES) trong ch−¬ng tr×nh hîp t¸c nghiªn cøu gi÷a ch©u ¢u vµ ASEAN ®Ó nghiªn cøu øng dông ¶nh vÖ tinh ERS 1 ®· nghiªn cøu sù bæ sung lÉn nhau gi÷a ¶nh radar ERS 1 vµ Landsat TM ®Ó thµnh lËp b¶n ®å hiÖn tr¹ng líp phñ/ sö dông ®Êt ë bang Johore, Malaysia. Hasan ®· nhËn thÊy r»ng nÕu chØ dïng ¶nh ERS 1 sÏ rÊt khã chiÕt 21 t¸ch c¸c th«ng tin vÒ líp phñ bÒ mÆt do sù kh¸c biÖt kh«ng lín vÒ ®Æc tÝnh t¸n x¹ ng−îc cña c¸c ®èi t−îng, tuy nhiªn khi kÕt hîp víi ¶nh quang häc, ®Æc biÖt lµ tæ hîp ¶nh IHS th× sÏ cho phÐp ph©n biÖt tèt nhÊt c¸c lo¹i líp phñ trong khu vùc nghiªn cøu. Louis Demargne vµ c¸c ®ång nghiÖp (2001) t¹i SPOT Image ®· nghiªn cøu øng dông kÕt hîp ¶nh SPOT vµ radar ®Ó kiÓm kª rõng t¹i Malaysia. Trong ®ã ¶nh radar ®−îc sö dông víi hai môc ®Ých võa ®Ó thay thÕ cho ¶nh SPOT t¹i nh÷ng vïng cã nhiÒu m©y võa ®Ó cung cÊp thªm nguån th«ng tin chuyªn ®Ò bæ sung cho ¶nh SPOT ®Ó ph©n biÖt c¸c líp phñ rõng. KÕt qu¶ nghiªn cøu cho thÊy ®©y lµ mét ph−¬ng ph¸p cã hiÖu qu¶ ®Ó theo dâi gi¸m s¸t vµ b¶o vÖ rõng. ë Braxin, n¨m 2003, P.W.M. Souza Fillho t¹i tr−êng ®¹i häc Para vµ Paradela t¹i ViÖn nghiªn cøu quèc gia vÒ kh«ng gian ®· tiÕn hµnh nghiªn cøu kÕt hîp ¶nh Radarsat µ ¶nh Landsat 5 TM ®Ó lËp b¶n ®å khu vùc rõng ngËp mÆn ven biÓn thuéc l−u vùc s«ng Amazon. C¸c t¸c gi¶ ®· nhËn thÊy r»ng: kÕt hîp hai lo¹i ¶nh sÏ t¨ng c−êng kh¶ n¨ng ph©n biÖt gi÷a thùc phñ cã ®é cao kh¸c nhau vµ nh÷ng vïng cã ®é Èm cao. Trong nghiªn cøu cña Sun - Hwa Kim vµ Kyu - Sung Lee t¹i khoa §Þa Tin Häc tr−êng ®¹i häc Inha, Incheon, Hµn Quèc, ¶nh Radarsat vµ Landsat +ETM ®· ®−îc øngdông ®Ó thµnh lËp b¶n ®å líp phñ ë khu vùc bê biÓn phÝa T©y b¸n ®¶o TriÒu Tiªn. C¸c t¸c gi¶ ®· ®−a ra ®−îc 11 ®èi t−îng líp phñ kh¸c nhau tõ c¸c tËp d÷ liÖu kÕt hîp vµ tõ tõng lo¹i d÷ liÖu riªng lÎ. Theo c¸c t¸c gi¶, viÖc kÕt hîp hai lo¹i ¶nh ®· c¶i thiÖn râ rÖt kh¶ n¨ng chiÕt t¸ch th«ng tin dï b»ng ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n b»ng m¾t hay ph©n lo¹i trªn m¸y tÝnh. KÕt qu¶ ph©n lo¹i cho thÊy ®é chÝnh x¸c t¨ng lªn ®Õn 74,6% khi kÕt hîp hai lo¹i ¶nh, so víi 69,3% nÕu chØ sö dông ¶nh Landsat +ETM. T¹i Mü vµ Canada, viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ quang häc ®Ó nghiªn cøu c¸c ®èi t−îng líp phñ trªn bÒ mÆt còng ®· ®−îc thùc hiÖn tõ l©u víi rÊt nhiÒu c¸c c«ng tr×nh nghiªn cøu ®−îc c«ng bè, nh− : - B. N. Haack (1984) t¹i tr−êng ®¹i häc George Mason bang Virginia ®· kÕt hîp ¶nh radar b¨ng L vµ b¨ng X víi ¶nh quang häc Landsat MSS ®Ó nghiªn cøu vïng ®« thÞ thuéc thµnh phè LOS ANGELES. - Floyd M. Henderson vµ nnk (1999), t¹i tr−êng ®¹i häc Albany, bang NewYork, ®· sö dông c¸c lo¹i ¶nh radar Radarsat vµ ERS cïng víi ¶nh quang häc Landsat TM ®Ó ®¸nh gi¸ vai trß cña ¶nh radar trong viÖc hç trî lµm gi¶m thiÓu sù nhÇm lÉn gi÷a c¸c thµnh phÇn líp phñ t¹i vïng ®« thÞ. 22 - L. B. Chavez (2004), ®−îc sù tµi trî cña tæ chøc General Dynamics vµ ñy ban C¸c hå lín (Great Lake Commission) ®· tiÕn hµnh nghiªn cøu øng dông ®a vÖ tinh, bao gåm Landsat +ETM, Radarsat vµ JERS ®Ó gi¸m s¸t khu vùc ®Êt ngËp n−íc t¹i vïng ven c¸c hå lín gi÷a Mü vµ Canada. Ngoµi ra cßn rÊt nhiÒu c¸c c«ng tr×nh nghiªn cøu kh¸c trªn thÕ giíi liªn quan ®Õn vÊn ®Ò kÕt hîp ¶nh quang häc vµ radar ®Ó nghiªn cøu c¸c ®èi t−îng líp phñ mÆt ®Êt ®· vµ ®ang ®−îc thùc hiÖn trªn thÕ giíi. Tuy cã nh÷ng kh¸c biÖt vÒ ph−¬ng ph¸p nghiªn cøu, t− liÖu sö dông vµ c¸c khu vùc thö nghiÖm nh− ®· nªu ë trªn, nh−ng tÊt c¶ c¸c nghiªn cøu ®Òu cho thÊy r»ng viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ quang häc lµm t¨ng kh¶ n¨ng nhËn biÕt c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt vµ lµ mét ph−¬ng ph¸p cã nhiÒu triÓn väng. I.4.2. T×nh h×nh nghiªn cøu trong n−íc ¶nh vÖ tinh quang häc ®−îc biÕt ®Õn vµ ®−îc sö dông ë ViÖt nam tõ nh÷ng n¨m 1980 trong c¸c c«ng t¸c theo dâi gi¸m s¸t tµi nguyªn thiªn nhiªn víi c¸c t− liÖu ®Çu tiªn lµ ¶nh chôp tõ tµu vò trô cña Liªn X«. Cho ®Õn nay, c¸c lo¹i ¶nh vÖ tinh nh− c¬ b¶n nh− SPOT, Landsat, QuickBird … ®· ®−îc øng dông réng r·i trong rÊt nhiÒu lÜnh vùc trong ®ã cã viÖc thµnh lËp vµ theo dâi diÔn biÕn c¸c lo¹i líp phñ mÆt ®Êt. ¶nh radar xuÊt hiÖn muén h¬n, mÆt kh¸c do b¶n chÊt cña ¶nh radar chÞu ¶nh h−ëng cña nhiÒu lo¹i biÕn d¹ng h×nh häc, nhiÔu vµ h×nh ¶nh kh¸c biÖt so víi c¶m nhËn th«ng th−êng nªn mÆc dï cã nh÷ng −u thÕ kh«ng thÓ phñ nhËn nh− kh¶ n¨ng chôp ¶nh kh«ng phô thuéc thêi tiÕt nh−ng vÉn rÊt Ýt ®−îc sö dông trong thùc tÕ. HiÖn nay ¶nh radar míi ®−îc sö dông chñ yÕu trong mét sè c«ng tr×nh nghiªn cøu ®Ó thµnh lËp b¶n ®å sö dông ®Êt, theo dâi sù ph¸t triÓn cña lóa, theo dâi ngËp lôt hoÆc t×nh tr¹ng chÆt ph¸ rõng. C«ng t¸c nghiªn cøu chñ yÕu ®−îc tiÕn hµnh t¹i c¸c c¬ quan nghiªn cøu thuéc ViÖn khoa häc C«ng nghÖ ViÖt nam nh− ViÖn vËt lý, viÖn §Þa lý còng nh− t¹i mét sè Trung t©m ViÔn th¸m cña c¸c Bé Tµi nguyªn vµ M«i tr−êng, Bé N«ng nghiÖp vµ Ph¸t triÓn N«ng th«n. VÝ dô nh− c¸c c«ng tr×nh sau: - Sö dông ¶nh radar ERS ®Ó theo dâi lò lôt t¹i khu vùc ®ång b»ng s«ng Cöu Long do c¸c t¸c gi¶ NguyÔn Thµnh Long vµ Bïi Do·n Träng (2001), ViÖn VËt lý, ViÖn Khoa häc C«ng nghÖ ViÖt nam thùc hiÖn. - §Ò tµi nghiªn cøu khoa häc ®éc lËp cÊp nhµ n−íc: X©y dùng b¶n ®å hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt tõ ¶nh vÖ tinh Radar phôc vô nghiªn cøu ®¸nh gi¸ biÕn ®éng vÒ hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt ë ®ång b»ng s«ng Cöu Long do c¸c c¸n bé cña Trung t©m øng dông C«ng 23 ViÖc kÕt hîp ¶nh vÖ tinh quang häc vµ ¶nh radar ®Ó gi¸m s¸t líp phñ mÆt ®Êt còng ®· ®−îc mét sè c¬ quan tiÕn hµnh nghiªn cøu, vÝ dô nh− t¸c gi¶ NguyÔn §×nh D−¬ng (2001)- ViÖn §Þa lý, ViÖn Khoa häc vµ C«ng nghÖ ViÖt nam ®· kÕt hîp ¶nh radar JERS-1 (NhËt b¶n) víi ¶nh Landsat TM ®Ó nghiªn cøu thµnh phè Hµ néi vµ vïng phô cËn. Nghiªn cøu cña t¸c gi¶ ®· chØ ra r»ng kÕt hîp ¶nh radar vµ quang häc cho phÐp ph©n biÖt c¸c vïng d©n c− n«ng th«n, mét sè lo¹i c©y trång n«ng nghiÖp còng nh− c¸c vïng ®« thÞ víi mËt ®é x©y dùng kh¸c nhau, lµ nh÷ng th«ng tin kh«ng thÓ cã ®−îc nÕu chØ sö dông ¶nh quang häc. Trung t©m ViÔn th¸m, Bé Tµi nguyªn vµ M«i tr−êng trong nh÷ng n¨m 2000- 2001 th«ng qua ®Ò ¸n víi h·ng hµng kh«ng vò trô ch©u ¢U (ESA) vµ Liªn HiÖp Quèc còng ®· cã mét sè thö nghiÖm s¬ bé vÒ kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc ®Ó ph©n tÝch c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt vµ ®· thu ®−îc mét sè kÕt qu¶ ®¸ng khÝch lÖ. Tuy nhiªn, c¸c nghiªn cøu nªu trªn míi chØ ®Ò cËp tíi mét vµi ph−¬ng ¸n kÕt hîp ¶nh vµ chiÕt t¸ch th«ng tin nhÊt ®Þnh mµ ch−a cã nh÷ng nghiªn cøu, ®¸nh gi¸ mét c¸ch ®Çy ®ñ vµ ph−¬ng ph¸p nµy. I.5. Mét sè vÊn ®Ò vÒ t− liÖu, khu vùc nghiªn cøu vμ s¶n phÈm cña ®Ò tμi C¸c t− liÖu ¶nh vÖ tinh radar vµ quang häc ®−îc lùa chän trªn c¬ së tËn dông tèi ®a c¸c t− liÖu hiÖn cã t¹i Trung t©m ViÔn th¸m – Bé Tµi nguyªn vµ M«i tr−êng. MÆt kh¸c nh»m khai th¸c cã hiÖu qu¶ “HÖ thèng gi¸m s¸t Tµi nguyªn vµ M«i tr−êng” t− liÖu ¶nh ®−îc lùa chän còng sÏ lµ lo¹i ¶nh mµ tr¹m thu ¶nh vÖ tinh cã thÓ thu ®−îc khi ®i vµo ho¹t ®éng. C¸c t− liÖu ®−îc sö dông trong ®Ò tµi ®−îc chôp t¹i hai thêi ®iÓm 1996 vµ 2004, bao gåm: + ¶nh SPOT 2, 3 XS chôp n¨m 1996 + ¶nh SPOT 5 XS chôp n¨m 2003, 2004 + ¶nh ERS 1,2 chôp n¨m 1996 + ¶nh ENVISAT/ASAR chôp n¨m 2004 Riªng ¶nh ENVISAT/ASAR ph¶i ®Æt mua v× kh«ng cã trong kho t− liÖu cña Trung t©m ViÔn th¸m. 24 Trong ph¹m vi nghiªn cøu cña ®Ò tµi hai khu vùc nghiªn cøu ®−îc lùa chän ®Æc tr−ng cho c¸c ®èi t−îng líp phñ ë phÝa B¾c vµ phÝa Nam cña ®Êt n−íc. Khu vùc thö nghiÖm ë phÝa b¾c lµ vïng ven biÓn thuéc ®Þa phËn c¸c tØnh H¶i Phßng, Qu¶ng Ninh vµ H¶i D−¬ng. §©y lµ khu vùc tËp trung nhiÒu lo¹i h×nh líp phñ mÆt ®Êt tiªu biÓu nh− c¸c vïng ®« thÞ vµ d©n c− n«ng th«n, c¸c lo¹i ®Êt n«ng nghiÖp, rõng tù nhiªn vµ rõng ngËp mÆn, ®Êt trèng, b·i båi. Khu vùc thö nghiÖm phÝa Nam thuéc ®Þa phËn thµnh phè Hå ChÝ Minh, §ång Nai, Vòng Tµu, Long An vµ TiÒn Giang. §©y còng lµ khu vùc cã nh÷ng ®èi t−îng líp phñ ®a d¹ng rÊt ®Æc tr−ng cho khu vùc phÝa Nam, bao gåm d©n c− ®« thÞ, d©n c− n«ng th«n, khu c«ng nghiÖp, vïng trång lóa, v−ên c©y, rõng, rõng ngËp mÆn (tiªu biÓu lµ CÇn Giê). Mét nguyªn nh©n kh¸c ®Ó lùa chän nh÷ng vïng nghiªn cøu nµy lµ ë ®©y ®Òu ®· cã ¶nh vÖ tinh radar ERS 1,2 chôp t¹i nhiÒu thêi ®iÓm cña n¨m 1996, cho phÐp tiÕn hµnh nghiªn cøu kÕt hîp víi ¶nh radar ®a thêi gian. Mét trong nh÷ng s¶n phÈm chÝnh cña ®Ò tµi sÏ lµ c¸c líp th«ng tin vÒ líp phñ ®−îc chiÕt t¸ch tõ ¶nh quang häc kÕt hîp víi ¶nh radar vµ ®−îc thÓ hiÖn ë d¹ng b¶n ®å. Do ¶nh vÖ tinh radar ERS 1,2 vµ ¶nh ENVISAT/ASAR cã ®é ph©n gi¶i 25-30m, phï hîp víi viÖc thµnh lËp b¶n ®å tØ lÖ 1/100 000 nªn c¸c s¶n phÈm b¶n ®å cña ®Ò tµi còng sÏ ®−îc thÓ hiÖn ë tØ lÖ 1/100 000. Cô thÓ lµ: - B¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt khu vùc thµnh phè H¶i Phßng n¨m 1996 - B¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt khu vùc thµnh phè H¶i Phßng n¨m 2004 - B¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt khu vùc thµnh phè Hå ChÝ Minh n¨m 1996 - B¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt khu vùc thµnh phè Hå ChÝ Minh n¨m 2004 25 Ch−¬ng II ¶nh radar vμ ®Æc tÝnh ph¶n x¹ cña c¸c ®èi t−îng líp phñ trªn ¶nh radar II.1. Nguyªn lý c¬ b¶n cña ¶nh radar II.1.1. Nguyªn lý ho¹t ®éng cña RADAR quÐt nghiªng Kh¸c víi c¸c hÖ thèng chôp ¶nh quang häc vµ hång ngo¹i sö dông nguån n¨ng l−îng tõ mÆt trêi, hÖ thèng radar sö dông nguån n¨ng l−îng cña chÝnh nã ®Ó tiÕn hµnh chôp ¶nh vµ do ®ã ®−îc gäi lµ hÖ thèng chôp ¶nh chñ ®éng. Do sö dông nguån n¨ng l−îng cña chÝnh m×nh nªn hÖ thèng radar cho phÐp chôp ¶nh c¶ ban ngµy lÉn ban ®ªm. Nguyªn lý c¬ b¶n cña hÖ thèng chôp ¶nh RADAR lµ sö dông ¨ng ten ®Æt trªn m¸y bay hoÆc vÖ tinh ph¸t ra c¸c sãng ®iÖn tõ cã b−íc sãng tõ 1 mm tíi 1 m (hay cã tÇn sè tõ 300 GHz tíi 300 MHz) tíi bÒ mÆt tr¸i ®Êt sau ®ã nhËn l¹i n¨ng l−îng ph¶n x¹ cña c¸c sãng nµy sau khi ®· t−¬ng t¸c víi bÒ mÆt cña tr¸i ®Êt b»ng ¨ng ten thu. Th«ng th−êng ¨ng ten cña m¸y thu còng lµ ¨ng ten m¸y ph¸t. M¸y thu sö dông c−êng ®é cña n¨ng l−îng ph¶n x¹ thu ®−îc, sù ph©n cùc cña sãng ®iÖn tõ còng nh− thêi gian truyÒn sãng ®Ó t¹o ra ¶nh RADAR (h×nh 2.2). C−êng ®é vµ tÝnh chÊt cña n¨ng l−îng ®iÖn tõ t¸n x¹ ng−îc tíi m¸y thu cña hÖ thèng radar sÏ cho biÕt c¸c th«ng tin vÒ kÝch th−íc, h×nh d¹ng, cÊu tróc vµ ®Æc tÝnh ®iÖn tõ cña bÒ mÆt hoÆc c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt. Cã thÓ nãi radar lµ hÖ thèng chôp ¶nh dùa vµo kho¶ng c¸ch ®−îc ®o b»ng thêi gian truyÒn tÝn hiÖu ®i vµ nhËn l¹i tÝn hiÖu ph¶n håi tõ môc tiªu, ®èi t−îng cµng gÇn víi ¨ng ten sÏ ®−îc ghi nhËn trªn ¶nh tr−íc, ®èi t−îng ë xa ¨ng ten sÏ ®−îc ghi nhËn sau. Còng chÝnh v× nguyªn nh©n nµy nªn hÖ thèng radar lu«n chôp nghiªng vµ vÒ mét phÝa cña vËt mang(m¸y bay hoÆc vÖ tinh) v× nÕu nh− ¨ng ten ®−îc ®Æt ë chÝnh gi÷a vµ c¸c bóp sãng radar ®−îc ph¸t ra vÒ c¶ hai phÝa th× sÏ kh«ng thÓ ph©n biÖt ®−îc nh÷ng ®èi t−îng cã kho¶ng c¸ch ®Õn ¨ng ten b»ng nhau nh−ng n»m vÒ hai phÝa cña ¨ng ten. C¸c b−íc sãng ®−îc øng dông nhiÒu trong viÔn th¸m lµ b¨ng X(2,4 - 3,75cm), b¨ng C (3,75 - 7,5cm) vµ b¨ng L (15 - 30 cm). 26 Kªnh B−íc sãng (cm) TÇn sè (GHz) P 100.00 - 30.00 0.300 - 1.000 L 30.00 - 15.00 1.000 - 2.000 S 15.00 - 7.50 2.000 - 4.000 C 7.50 - 3.75 4.000 - 8.000 X 3.75 - 2.40 8.000 - 12.50 Ku 2.40 - 1.67 12.50 - 18.00 K 1.67 - 1.10 18.00 - 26.50 Ka 1.10 - 0.75 26.50 - 40.00 Bảng 2.1: Các kênh sóng radar cơ bản H×nh 2.1 d−íi ®©y cho thÊy vÞ trÝ cña c¸c kªnh sãng radar (vi sãng) trong d¶i phæ ®iÖn tõ. Hình 2.1: Vị trí các kênh sóng radar trong dải phổ điện từ HÖ thèng chôp ¶nh radar ®−îc chia lµm hai lo¹i : radar quÐt nghiªng (Side looking radar - SLR) hay cßn gäi lµ radar ®é më thùc (Real Aperture Radar - RAR); lo¹i thø hai lµ radar ®é më tæng hîp (Synthetic Aperture Radar - SAR). HÖ thèng Radar quÐt nghiªng trªn m¸y bay sö dông ¨ng ten h×nh ch÷ nhËt cã chiÒu dµi ®Æt theo h−íng chuyÓn ®éng cña m¸y bay víi c¸c chïm sãng ®−îc ph¸t ra vÒ mét bªn ®Ó ghi nhËn h×nh ¶nh trªn thùc ®Þa. C¸c bóp sãng Radar cã d¹ng h×nh qu¹t. Mèi quan hÖ gi÷a ®é réng cña bóp sãng (βh , βv ), kÝch th−íc vËt lý cña ¨ng ten vµ ®é dµi b−íc sãng ph¸t ra ®−îc thÓ hiÖn bëi c«ng thøc sau: lh λβ = (2.1) wv λβ = Trong ®ã: βh lµ ®é réng bóp sãng theo ph−¬ng n»m ngang; 27 βv lµ ®é réng bóp sãng theo ph−¬ng th¼ng ®øng; λ lµ b−íc sãng; l lµ ®é dµi cña ¨ng ten; w lµ ®é réng cña ¨ng ten Kho¶ng c¸ch nghiªng tõ ¨ngten tíi ®iÓm ®Þa vËt ®−îc tÝnh b»ng c«ng thøc (2.2): 2 ctr = (2.2) Trong ®ã: r lµ kho¶ng c¸ch nghiªng tõ ¨ng ten tíi ®iÓm ®Þa vËt; c lµ vËn tèc ¸nh s¸ng (3×108m/s trong ch©n kh«ng) t lµ thêi gian sãng RADAR truyÒn tõ ¨ng ten tíi ®iÓm ®Þa vËt vµ ph¶n x¹ trë l¹i. Hình 2.2: Nguyên lý hoạt động của radar II.1.2. §é ph©n gi¶i cña ¶nh radar §é ph©n gi¶i däc (theo h−íng bay) Theo nguyªn lý c¬ b¶n, hai ®èi t−îng ®−îc ph©n biÖt trªn ¶nh nÕu chóng kh«ng n»m trong cïng mét tia RADAR trong cïng mét thêi ®iÓm. Do ®ã ®é ph©n gi¶i däc cña ¶nh ®−îc tÝnh nh− sau (Franceschetti and Lanari, 1999): l rrR ha λβ ×=×= (2.3) Trong ®ã: r lµ kho¶ng c¸ch nghiªng tõ ¨ng ten ®Õn ®iÓm ®Þa vËt; λ chiÒu dµi b−íc sãng; l lµ chiÒu dµi cña ¨ng ten C«ng thøc 2.3 cho thÊy, ®é ph©n gi¶i cña ¶nh RADAR phô thuéc vµo kho¶ng c¸ch nghiªng tõ ¨ng ten tíi ®Þa vËt, ®é réng cña ¨ng ten vµ b−íc sãng sö dông. §Ó c¶i 28 thiÖn ®é ph©n gi¶i cña ¶nh RADAR, th× ph¶i t¨ng chiÒu dµi cña ¨ng ten. VÝ dô, víi kho¶ng c¸ch nghiªng tõ ¨ng ten ®Õn ®iÓm ®Þa vËt lµ 400 km, b−íc sãng lµ 3 cm, th× ®Ó cã ®é ph©n gi¶i theo h−íng bay lµ 10m ¨ng ten ph¶i cã chiÒu dµi lµ 1200m. §iÒu nµy trong thùc tÕ lµ kh«ng thÓ thùc hiÖn ®−îc nhÊt lµ ®èi víi hÖ thèng radar trªn vÖ tinh víi kh¶ n¨ng vËn t¶i t−¬ng ®èi h¹n chÕ. Gi¶i ph¸p cho ®é ph©n gi¶i cña ¶nh RADAR lµ dïng RADAR ®é më tæng hîp (Synthetic Aperture RADAR (SAR)). Cã thÓ gi¶i thÝch sù ho¹t ®éng cña SAR mét c¸ch ®¬n gi¶n nh− sau: SAR tÝch hîp tÊt c¶ n¨ng l−îng ph¶n x¹ tõ ®iÓm ®Þa vËt tíi ¨ng ten khi ¨ng ten di chuyÓn trªn quü ®¹o ®Ó t¹o ra mét ¨ng ten gi¶ cã ®é dµi t−¬ng ®−¬ng víi kho¶ng c¸ch tõ ®iÓm ®Çu ¨ng ten thu ®−îc tÝn hiÖu ®Õn ®iÓm kÕt thóc cña viÖc thu tÝn hiÖu (Lillesand and Kiefer, 2000) (h×nh 2.3). Do vËy víi SAR ®é ph©n gi¶i theo h−íng bay cña ¶nh RADAR cã thÓ ®−îc tÝnh b»ng c«ng thøc: 2 lRa = (2.4) Trong ®ã: Ra lµ ®é ph©n gi¶i theo h−íng bay; l lµ chiÒu dµi cña ¨ng ten. Nh− vËy ®èi víi SAR th× ®é ph©n gi¶i theo h−íng bay chØ phô thuéc vµo chiÒu dµi thùc cña ¨ng ten. Hình 2.3: RADAR độ mở tổng hợp (SAR) Hướng bay §é ph©n gi¶i ngang (vu«ng gãc víi h−íng bay) §é ph©n gi¶i ngang theo h−íng vu«ng gãc víi h−íng bay ®−îc tÝnh b»ng c«ng thøc (Franceschetti vµ Lanari, 1999): 2 τcRr = (2.5) Trong ®ã: 29 Rr lµ ®é ph©n gi¶i ngang cña ¶nh trªn mÆt xiªn; c lµ tèc ®é ¸nh s¸ng (3× 108 m/s); τ lµ thêi gian ph¸t ®i chïm tia. Nh− vËy ®é ph©n gi¶i ngang trªn mÆt ®Êt ®−îc tÝnh nh− sau: θ τ θ sin2sin cRR rg == (2.6) Trong ®ã: Rg lµ ®é ph©n gi¶i ngang trªn mÆt ®Êt τ lµ thêi gian ph¸t chïm tia RADAR; θ lµ gãc nh×n. Hình 2.4: Độ phân giải ngang II.1.3. Sãng radar ph©n cùc Sö dông sãng radar ph©n cùc ®Ó thu ¶nh lµ mét trong nh÷ng tÝnh chÊt c¬ b¶n cña hÖ thèng chôp ¶nh radar. Sãng ®iÖn tõ truyÒn ®i trong kh«ng gian theo mÆt ph¼ng th¼ng ®øng (Vertical -V) hoÆc n»m ngang (Horizontal - H), do ®ã hÖ thèng chôp ¶nh radar còng cã kh¶ n¨ng ph¸t ra vµ thu nhËn n¨ng l−îng sãng radar theo ph−¬ng th¼ng ®øng (V) hoÆc n»m ngang (H). Hình 2.5: Các kiểu phân cực 30 C¸c lo¹i ph©n cùc chÝnh sö dông trong viÔn th¸m Radar bao gåm: + Ph©n cùc gièng nhau (like polarization): ¡ng ten ph¸t ra sãng radar ph©n cùc theo ph−¬ng nµo th× sÏ nhËn l¹i n¨ng l−îng ph¶n håi theo ph©n cùc ®ã. Cô thÓ lµ: VV - ph¸t ph©n cùc th¼ng ®øng, thu ph©n cùc th¼ng ®øng HH - ph¸t ph©n cùc ngang, thu ph©n cùc ngang + Ph©n cùc chÐo (cross polarization): ¡ng ten ph¸t ra sãng radar ph©n cùc theo mét ph−¬ng vµ nhËn l¹i n¨ng l−îng ph¶n håi ph©n cùc theo ph−¬ng kh¸c. Cô thÓ lµ: HV - ph¸t ph©n cùc ngang, thu ph©n cùc ®øng VH - ph¸t ph©n cùc ®øng, thu ph©n cùc ngang Sö dông radar ph©n cùc rÊt cã Ých trong viÖc theo dâi c¸c líp phñ bÒ mÆt, v× mçi lo¹i ®èi t−îng cã thÓ nh¹y c¶m víi mét lo¹i sãng cã ph©n cùc nhÊt ®Þnh. I.1.4. Mét sè lo¹i ¶nh vÖ tinh SAR c¬ b¶n HiÖn nay trªn thÕ giíi ®· cã mét sè hÖ thèng vÖ tinh chuyªn chôp ¶nh radar, cho phÐp theo dâi c¸c yÕu tè trªn bÒ mÆt mét c¸ch liªn tôc trªn ph¹m vi toµn cÇu. Nh÷ng hÖ thèng ®Çu thu ¶nh radar phæ biÕn nhÊt bao gåm: - ERS 1,2 - RadarSat - ENVISAT/ASAR - Alos/PalSAR 1) ¶nh vÖ tinh radar ERS1,2 C¸c ®Çu thu ¶nh vÖ tinh radar ERS-1 vµ ERS-2 ®−îc ®Æt trªn c¸c vÖ tinh viÔn th¸m Ch©u ¢u 1 vµ 2 cña C¬ quan Vò trô Ch©u ¢u. §©y lµ c¸c vÖ tinh bay ë ®é cao trung b×nh 785km, trªn quü ®¹o cËn cùc c¾t mÆt ph¼ng xÝch ®¹o cña tr¸i ®Êt víi gãc nghiªng 98,5 ®é, chu kú lÆp l¹i lµ 15 ngµy. HÖ thèng thu ¶nh radar cña vÖ tinh ERS lµ hÖ thèng radar ®é më tæng hîp (Synthetic Aperture Radar) cã c¸c ®Æc tÝnh sau: - B−íc sãng ho¹t ®éng 5,67 cm; - Ph©n cùc th¼ng ®øng VV; - Gãc nghiªng chôp ¶nh t¹i trung t©m cña d¶i chôp lµ 23o - §é dµi xung ph¸t 37,1μs; TÇn xuÊt lÆp cña xung ph¸t 1680Hz; - KÝch th−íc ¨ng ten 10m x1m. Sè liÖu ¶nh radar cña vÖ tinh ERS ®−îc cung cÊp d−íi nhiÒu møc xö lý kh¸c nhau tuú thuéc yªu cÇu cña ng−êi sö dông nh− sau: 31 1) Sè liÖu th« víi c¸c tham sè m« t¶ (Annotated Raw Data - RAW). §©y thùc chÊt lµ nh÷ng sè liÖu thu trùc tiÕp tõ vÖ tinh, ®−îc cung cÊp kÌm theo c¸c tham sè cÇn thiÕt cho c«ng ®o¹n tiÒn xö lý. 2) ¶nh ph¸t chuyÓn nhanh (Fast Delivery Image - FDC). ¶nh ë d¹ng nµy ®· ®−îc xö lý nhiÔu b»ng kü thuËt multi - look (®é dµi tæng hîp cña ¨ng ten ®−îc ph©n thµnh nhiÒu ®o¹n, xö lý riªng biÖt tÝn hiÖu thu ®−îc trªn tõng ®o¹n råi lÊy trung b×nh) vµ hiÖu chØnh tõ kho¶ng c¸ch xiªn sang kho¶ng c¸ch ngang. Sai sè bøc x¹ g©y nªn do sù ph©n bè n¨ng l−îng kh«ng ®ång ®Òu trong bóp sãng vµ sù suy gi¶m n¨ng l−îng theo kho¶ng c¸ch ch−a ®−îc tÝnh ®Õn. 3) ¶nh ®¬n look d¹ng phøc (Single look Complex Image - SLC). Sè liÖu d¹ng nµy, mÆc dï ®· qua c«ng ®o¹n tiÒn xö lý nh−ng vÉn ë d−íi d¹ng sè phøc (phÇn thùc biÓu diÔn biªn ®é, phÇn phøc biÓu diÔn pha) vµ vÉn lµ ¶nh ®¬n look, quy chiÕu trªn kho¶ng c¸ch xiªn. 4) ¶nh chuÈn (Precision Image - PRI). §©y lµ ¶nh multi-look, quy chiÕu trªn kho¶ng c¸ch ngang, ®· hiÖu chØnh c¸c sai sè hÖ thèng g©y nªn do sù ph©n bè kh«ng ®Òu n¨ng l−îng trong bóp sãng, sù suy gi¶m n¨ng l−îng theo kho¶ng c¸ch. Nh−ng ch−a xö lý ¶nh h−ëng cña ®Þa h×nh vµ còng ch−a n¾n chØnh vÒ mÆt elip tham chiÕu. ¶nh chuÈn (PRI) cã c¸c th«ng sè kü thuËt nh− sau: - KÝch th−íc pixel: 12,5m x 12,5m; - KÝch th−íc ¶nh: 100km chiÒu ngang vµ tèi thiÓu 102 km chiÒu däc; - Sè dßng, cét: tèi thiÓu 8200 dßng x 8000 cét; - Sè bits/pixel: 16; Sè looks: 3 5) ¶nh n¾n chØnh lªn mÆt elip tham chiÕu (Ellipsoid Geocoded Image - GEC). §©y lµ ¶nh multi-look. VÒ mÆt h×nh häc ®· ®−îc quy chiÕu lªn mÆt elip, nh−ng ch−a n¾n chØnh mÐo h×nh do ®Þa h×nh. Trong khi vÒ mÆt bøc x¹ ®· hiÖn chØnh c¸c sai sè hÖ thèng do sù ph©n bè n¨ng l−îng kh«ng ®Òu trong bóp sãng vµ sù suy gi¶m n¨ng l−îng theo kho¶ng c¸ch. 6) ¶nh n¾n chØnh theo ®Þa h×nh (Geocoded Terrain Corrected Image - GTCOI). §©y lµ s¶n phÈm ®−îc xö lý ë møc cao nhÊt vµ lµ ¶nh multi-look; ®−îc n¾n chØnh theo l−íi chiÕu b¶n ®å vµ lo¹i bá c¸c sai sè do ®Þa h×nh dùa trªn m« h×nh ®é cao (DEM); ®· hiÖn chØnh c¸c sai sè bøc x¹ hÖ thèng. 32 2) ¶nh vÖ tinh ENVISAT/ASAR Th¸ng 3 n¨m 2002, Trung t©m Vò trô Ch©u ¢u ®· phãng vÖ tinh ENVISAT vµo quü ®¹o, ENVISAT lµ mét vÖ tinh quan tr¾c tr¸i ®Êt hiÖn ®¹i, cung cÊp c¸c d÷ liÖu ®Ó nghiªn cøu khÝ quyÓn, ®¹i d−¬ng, tµi nguyªn ®Êt, b¨ng. ENVISAT lµ vÖ tinh rÊt lín cho phÐp mang 10 ®Çu thu ¶nh kh¸c nhau trong ®ã cã ®Çu thu ¶nh radar lµ ASAR (Advanced Synthetic Aperture Radar). H×nh d−íi ®©y m« t¶ ph¹m vi quan s¸t cña ASAR cïng víi c¸c ®Çu thu kh¸c nh− AATSR vµ MERIS. Hình 2.6: Độ rộng dải chụp anh ASAR và một số đầu thu khác của vệ tinh ENVISAT §Çu thu ¶nh Radar ®é më tæng hîp tiªn tiÕn ASAR, ho¹t ®éng ë b¨ng C(5.7 cm), ®−îc thiÕt kÕ ®Ó tiÕp nèi c¸c ®Çu thu ERS-1/2. Ngoµi ra ®Çu thu ASAR ®−îc thiÕt kÕ ®Ó t¨ng c−êng thªm kh¶ n¨ng trïm phñ, kho¶ng gi¸ trÞ cña gãc tíi, c¸c kiÓu ph©n cùc vµ c¸c chÕ ®é ho¹t ®éng. §é réng d¶i chôp cña ¶nh ENVISAT/ASAR cã thÓ thay ®æi tïy theo c¸c kiÓu chôp nªn tÇn xuÊt chôp lÆp lín h¬n vÖ tinh ERS. §é réng d¶i chôp cã thÓ thay ®æi tõ IS1 tíi IS7. Quü ®¹o cña vÖ tinh ENVISAT cho phÐp chôp lÆp trong vßng 35 ngµy, còng nh− vÖ tinh ERS-2. HÖ thèng chôp ¶nh ENVISAT/ASAR cho phÐp chôp ¶nh liªn tôc theo c¸c kiÓu ph©n cùc kh¸c nhau. §Çu thu ASAR cã thÓ ho¹t ®éng nh− mét ®Çu thu chôp radar th«ng th−êng (ASAR Stripmap Mode) hoÆc ë chÕ ®é quÐt ScanSAR (ASAR ScanSAR Mode). ChÕ ®é chôp th«ng th−êng (ASAR Stripmap Mode) Khi ho¹t ®éng ë chÕ ®é nµy, ¨ng ten cho phÐp lùa chän chÕ ®é chôp ¶nh mµ ®é réng d¶i chôp cã thÓ thay ®æi nhê gãc tíi cña chïm tia vµ ®é réng chïm sãng theo mÆt chiÕu. §èi víi kiÓu ¶nh IM (Image Mode), ASAR cho phÐp chôp ¶nh víi mét trong 7 ®é réng d¶i chôp (swath) theo ph©n cùc gièng nhau th¼ng ®øng VV hay n»m ngang 33 HH. §é réng d¶i chôp kho¶ng 56 km (swath 7) ®Õn 100 km (swath 1). §é ph©n gi¶i kh«ng gian xÊp xØ 30 m cho s¶n phÈm ¶nh IM. Hình 2. 7 : Ảnh ASAR chế độ chuẩn (Image Mode VV hoặc HH ChÕ quÐt vµ tæng hîp theo gãc tíi cña chïm tia. nSAR, sö dông 5 chïm tia cña 00 km. §é ph©n gi¶i ); ®é quÐt (ASAR ScanSAR Mode) ë chÕ ®é nµy, ¶nh radar cã thÓ ®−îc Khu vùc ®−îc chôp ¶nh theo c¸c bÒ mÆt chiÕu ®Æc biÖt ®−îc t¹o thµnh c¸c d¶i nhá (subswath), nguyªn t¾c cña ScanSAR lµ chia sÎ thêi gian ho¹t ®éng cña radar gi÷a 2 hoÆc nhiÒu d¶i nhá kh¸c nhau ®Ó t¹o nªn toµn bé ¶nh. §Çu thu ASAR ho¹t ®éng theo nguyªn t¾c Sca ¨ng ten cã ®é phñ trong d¶i x¸c ®Þnh ®Ó t¹o nªn tr−êng nh×n réng. ë kiÓu tr−êng nh×n réng (WM), ®é réng d¶i chôp lµ 400 x 4 kh«ng gian ®−îc x¸c ®Þnh lµ 150 x 150 km. Ph©n cùc HH hoÆc VV. Hình 2.8: Ảnh ASAR chế độ chụp ảnh rộng (Wide Swath); VV hay HH Ch u nhËn 2 ¶nh ®ång thêi, bÊt kú trong 7 d¶i lùa chän. C¸c cÆp ph©n cùc cã thÓ lµ HH/VV, HH/HV hoÆc VV/HH. §é Õ ®é ph©n cùc lu©n phiªn (Alternative Mode) ChÕ ®é ph©n cùc lu©n phiªn (AM) trong mét lÇn th 34 réng d¶i chôp (swath) tõ 56 km (swath 7) tíi 100 km (swath 1), ®é ph©n gi¶i kh«ng gian lµ 30 m cho s¶n phÈm ¶nh chuÈn. Hình 2.9: Chế độ phân cực luân phiên của ASAR C¸c s¶n phÈm ¶nh ENVISAT/ASAR th−êng ®−îc xö lý ë c¸c møc c¬ b¶n sau: Møc 0 (d÷ liÖu th«) Lµ d÷ liÖu tõ kiÓu h×nh ¶nh ®−îc chia theo frame (c¶nh chuÈn) bao gåm d÷ liÖu u nhËn vµ d÷ liÖu ®Çu vµo cÇn thiÕt cho xö lý ¶nh. ¶nh ®¬ nguån cña thiÕt bÞ th n look d¹ng phøc (Single look Complex Image - SLC) §Ó ®¸nh gi¸ chÊt l−îng h×nh ¶nh cña SAR, hiÖu chØnh hoÆc giao thoa radar hoÆc Èm møc cao. C¸c th«ng sè hiÖu cho c¸c nghiªn cøu øng dông vÒ giã/sãng, ®Ó xö lý c¸c s¶n ph chØnh tuyÖt ®èi còng ®−îc cung cÊp. ¶nh chuÈn (Precision Image - PRI) Lµ ¶nh nhiÒu looks (th−êng lµ 3), ®· ®−îc chiÕu lªn mÆt ph¼ng, ®· xö lý hiÖu cho hÇu hÕt c¸c øng dông Elipso chØnh c¸c sai sè hÖ thèng, thÝch hîp ide Geocoded Image (EGI) T−¬ng tù nh− ¶nh chuÈn PRI, ®−îc n¾n chØnh vÒ l−íi chiÕu b¶n ®å. Ng−êi sö b¶n ®å, vÝ dô nh− l−íi chiÕu UTM hoÆc l−íi chiÕu Polar S dông cã thÓ lùa chän l−íi chiÕu tereographic. ¶nh ®é ph©n gi¶i trung b×nh (MRI) Lµ ¶nh chuyªn dïng cho nghiªn cøu b¨ng, c¸c øng dông h¶i d−¬ng häc. nh tr−êng nh×n réng chØ cã ë møc th« vµ møc PRI. 3. ¶nh 2005 cña c¬ quan th¸m hiÓm kh«ng gian NhËt B¶n Riªng ®èi víi c¸c s¶n phÈm ¶ vÖ tinh ALOS-PALSAR The Advanced Land Observing Satellite (ALOS) lµ vÖ tinh quan s¸t tr¸i ®Êt lín nhÊt ®−îc phãng lªn quü ®¹o n¨m 35 (JAXA ®é "fine-beam" (cho ®é ph©n gi¶i tèt nhÊt) víi ph©n c ¶nh PALSAR thu ®−îc ë chÕ ®é “Fine” it. ong hÖ täa ®é kho¶ng c¸ch nghiªng (Slant range coordination) nh− lóc thu ay ®−îc hiÖu chØnh phæ vµ ®−îc n¾n chØnh h×nh häc vÒ l−íi chiÕu b¶n ®å. ). VÖ tinh ALOS bao gåm ba bé c¶m: Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping (PRISM) víi ®é ph©n gi¶i 2.5m, Advanced Visible and Near- Infrared Radiometer-2 (AVNIR-2) víi ®é ph©n gi¶i 10m vµ Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) PALSAR lµ ®Çu thu ¶nh Radar ho¹t ®éng trong d¶i tÇn sè L-band (1270 MHz) cã ®Çy ®ñ c¸c lo¹i ph©n cùc nh− chÕ ùc ®¬n (ph¸t ph©n cùc ngang thu l¹i ph©n cùc ngang - HH hoÆc ph¸t ph©n cùc ®øng thu vÒ ph©n cùc ®øng - VV), chÕ ®é ph©n cùc kÐp (ph¸t ph©n cùc ngang thu l¹i c¶ ph©n cùc ngang vµ ph©n cùc ®øng - HH+HV hay ph¸t ph©n cùc ®øng thu l¹i c¶ ph©n cùc ®øng vµ ph©n cùc ngang VV+VH) hay toµn bé bèn kiÓu ph©n cùc (HH+HV+VH+VV). Bªn c¹nh ®ã nã còng mang ®Æc tÝnh cña chÕ ®é ScanSar ph©n cùc ®¬n (HH hay VV). TÇn sè cña ®Çu ph¸t lµ 1270 MHz (23.6cm) víi ®é réng cña tÇn sè ph¸t lµ 28 MHz ë chÕ ®é ph©n cùc ®¬n "fine-beam" vµ 14 MHz ë chÕ ®é ph©n cùc kÐp, ®a ph©n cùc vµ chÕ ®é ScanSAR (quÐt toµn bé vïng phñ trong d¶i chôp). Gãc nghiªng so víi ph−¬ng th¼ng ®øng cã thÓ thay ®æi tõ 9.90 cho ®Õn 50. 80 (t¹i t©m d¶i quÐt) t−¬ng øng víi ®é lín cña gãc tíi tõ 7.90 ®Õn 600. Víi 5 chïm tia ®−îc ph¸t ë chÕ ®é ScanSAR gãc tíi thay ®æi trong kho¶ng 180 ®Õn 430. Tïy theo chÕ ®é ph¸t vµ thu tÝn hiÖu kh¸c nhau mµ ¶nh PALSAR cã nhiÒu kiÓu ®é ph©n gi¶i kh¸c nhau. §é ph©n gi¶i kh«ng gian mµ tõ 7-44m hay 14m-88m (phô thuéc vµo chÕ ®é ph©n cùc vµ gãc nghiªng cña ®Çu thu) ®é réng cña d¶i quÐt lµ 70km, víi chÕ ®é ScanSAR PALSAR cho ¶nh ë ®é ph©n gi¶i 100m (®a tr−êng nh×n) ®é réng cña d¶i quÐt tõ 250-360km, cßn khi chôp ë chÕ ®é ®a ph©n cùc ®é ph©n gi¶i tõ 24-89m víi ®é réng cña d¶i quÐt lµ 30km. ¶nh PALSAR gåm 3 s¶n phÈm ë c¸c møc xö lý kh¸c nhau: level 1.0, level 1.1 vµ level 1.5. + Level 1.0: D÷ liÖu cña 1 c¶nh ®· ®−îc chiÕt t¸ch tõ d÷ liÖu thu ®−îc, d÷ liÖu nµy ë d¹ng 8 b + Level 1.1: D÷ liÖu ®−îc ®−a vÒ ®é ph©n gi¶i cña Radar ®é më tæng hîp (SAR) nh−ng vÉn n»m tr ¶nh. + Level 1.5: D÷ liÖu sau khi chuyÓn vÒ ®é ph©n gi¶i mÆt ®Êt vµ ®é ph©n gi¶i theo h−íng b 36 4. ¶nh vÖ tinh RADARSAT-1 RADARSAT-1 lµ vÖ tinh quan s¸t tr¸i ®Êt tiªn tiÕn ®−îc C¬ quan Hµng kh«ng Vò trô Canada phãng lªn quü ®¹o 4/11/1995 víi môc ®Ých gi¸m s¸t sù thay ®æi cña m«i tr−êng nh»m hç trî sö dông hîp lý c¸c nguån tµi nguyªn thiªn nhiªn. RADARSAT sö dông tÇn sè ë d¶i b¨ng C (5.3GHz) víi chÕ ®é ®¬n ph©n cùc HH, ®é réng d¶i quÐt cã thÓ lªn tíi 500km. ¶nh RADARSAT cã ®é ph©n gi¶i tõ 10- 100m víi ®é phñ cña c¶nh ¶nh cã thÓ tõ 35-500km vµ gãc tíi cã thÓ nhá h¬n 200 ®Õn lín h¬n 500. RADARSAT cã 7 chÕ ®é thu ¶nh cho ®é ph©n gi¶i vµ ®é phñ kh¸c nhau: Hình 2.10: Các chế độ chụp ảnh của vệ tinh RADARSAT 1 C¸c chÕ ®é chôp ¶nh cña vÖ tinh RadarSat ®−îc liÖt kª trong b¶ng 2.2 d−íi ®©y: ChÕ ®é chôp Sè chïm tia ph¸t ra §é phñ (Th¼ng ®øng) §é réng d¶i quÐt §é ph©n gi¶i (Range) §é ph©n gi¶i (Azimuth) Gãc tíi ChÕ ®é chuÈn 7 §é phñ >10% 250 km 100 km 25 m 28 m 20 -49o D¶i réng 3 §é phñ >10% 250 km 150 km W1: 35 m W2: 27 m W3: 23m 28 m 20 -45o §é ph©n gi¶i cao 5 §é phñ >10% 500 km 50 km 8-9 m 9 m 35 -49 o Scansar (HÑp) 250 km vµ 400 km 300 km 50 m 5 m 20 -40o 32-46o Scansar (réng) 250 km 500 km; 440km 100 m 100 m 20 -50o Më réng (cao) 6 §é phñ >3% 500 km 75 km 25 m 28 m 50 -60o Më réng (thÊp) 125 km 75 km 25 m 28 m 10 -20o Bảng 2.2: Các chế độ chụp ảnh Radarsat 37 II.2. BiÕn d¹ng h×nh häc ¶nh radar vμ ph−¬ng ph¸p xö lý h×nh häc ¶nh radar II.2.1. Nh÷ng biÕn d¹ng h×nh häc c¬ b¶n cña ¶nh radar Sự biến dạng hình ảnh xuất hiện bởi vì hệ thống radar đo khoảng cách đến đối tượng trên mặt nghiêng chứ không phải khoảng cách thực nằm ngang trên bề mặt đất. Do đó kích thước các đối tượng trên ảnh khác nhau từ cạnh gần cho tới cạnh xa của dải chụp. Điều này thể hiện trên hình vẽ phía dưới, mặc dù hai đối tượng A1 và B1 có cùng kích thước trên mặt đất, nhưng trên mặt nghiêng chúng có kích thước khác nhau (A2 và B2). Do đó các đối tượng ở cạnh gần thường bị nén lại so với đối tượng ở cạnh xa. Trong ®ã, kÝch th−íc cña ®èi t−îng trªn mÆt ®Êt lµ A1, sau khi chiÕu lªn mÆt nghiªng sÏ co l¹i chØ cßn t−¬ng ®−¬ng víi ®é dµi A2. Hình 2.11 : Khác biệt về kích thước giữa cạnh gần và cạnh xa trên ảnh radar . Hình 2. 12: Sự nén các đối tượng ở cạnh gần so với cạnh xa của ảnh radar Hình 2.12 cho thấy sự khác biệt về hình ảnh radar khi được chiếu lên mặt nghiêng (trên) - các đối tượng như ô thửa, đường xá ở phía bên trái bị nén lại, và ảnh radar được chuyển đổi về mặt nằm ngang khi kích thước các đối tượng được thể hiện một cách chính xác. Sự biến dạng hình học chính của ảnh radar là do ảnh hưởng của địa hình. Những biến dạng đó là các hiện tượng: co ngắn phía trước, chồng đè và bóng. 38 Hình 2.13: Hiện tượng co ngắn phía trước Khi tia radar tới chân của đối tượng có chiều cao lớn (ví dụ như chân núi), mặt hướng về phía radar trước khi tới đỉnh của đối tượng thì hiện tượng co ngắn phía trước xuất hiện. Vì radar đo khoảng cách trên mặt nghiêng, nên bề mặt dốc (từ A đến B) trên ảnh sẽ bị co lại và độ dài của mặt dốc sẽ được thể hiện một cách không chính xác trên ảnh (A’ đến B’). Tùy thuộc vào góc nghiêng của đồi hay độ dốc của núi so với góc tới của tia radar mà hiện tượng co ngắn phía trước sẽ có ảnh hưởng nhiều hay ít. Sự co ngắn phía trước sẽ là cực đại khi tia radar đến thẳng (vuông) góc với mặt dốc, dẫn đến đỉnh dốc và chân dốc được ghi nhận cùng một lúc (C và D trên hình vẽ). Trong trường hợp này, độ dài của mặt dốc sẽ bị giảm xuống gần như bằng 0 (thực chất là toàn bộ mặt dốc được ghi nhận như một điểm ảnh) trên mặt nghiêng. Hình dưới đây cho thấy ảnh radar tại khu vực vùng núi có độ dốc lớn và do đó chịu ảnh hưởng rất mạnh của hiện tượng co ngắn phía trước. Bề mặt dốc bị co ngắn thường có tông màu sáng trên ảnh radar. Hiện tượng chồng đè xuất hiện khi tia radar đi tới đỉnh (B) của đối tượng (có chiều cao lớn) trước so với chân đối tượng (A). Tín hiệu phản hồi từ đỉnh đối tượng sẽ được hệ thống nhận lại trước các tín hiệu phản hồi từ chân đối tượng. Do đó, đỉnh của đối tượng sẽ được thể hiện trên ảnh ở vị trí gần với ăng ten thu nhận hơn so với vị trí thực của nó, và chồng đè lên chân của đối tượng (B’ và A’). Hiện tượng chồng đè trên ảnh radar rất giống với hiện tượng co ngắn phía trước. Cũng như đối với hiện tượng co ngắn phía trước, hiện tượng chồng đè ảnh hưởng nhiều nhất khi góc tới nhỏ, ở cạnh gần của dải chụp và chủ yếu là ở vùng núi. 39 Hình 2.14 : Hiện tượng chồng đè trên ảnh radar Cả hai hiện tượng co ngắn phía trước và chồng đè đều dẫn đến hiện tượng có bóng trên ảnh. Bóng của ảnh radar xuất hiện khi các chùm tia radar không rọi tới được bề mặt đất. Bóng thường xuất hiện ở mặt sau và thường có ở phía cạnh xa, đằng sau các đối tượng có chiều cao lớn hay các sườn có độ dốc lớn. Do các tia radar không thể rọi tới được bề mặt đất, vùng bị bóng sẽ có tông màu đen trên ảnh vì không có năng lượng tán xạ ngược. Hiện tượng bóng sẽ càng lớn khi góc chụp nghiêng của ảnh radar càng lớn. Hình 2.15 dưới đây minh họa cho trường hợp bóng ở phía bên phải của đồi khi các tia tới đi từ bên trái. Hình 2.15: Hiện tượng bóng trên ảnh radar ii.2.2. Phương pháp xử lý hình học ảnh radar Nắn chỉnh hình học với ảnh vệ tinh và ảnh radar nói riêng cũng đều được thực hiện trên cơ sở hai phương pháp chính: + Phương pháp nắn ảnh dựa vào hàm đa thức + Phương pháp nắn ảnh dựa vào mô hình vật lý II.2.2.1. Phương pháp nắn ảnh sử dụng hàm đa thức Phương pháp sử dụng hàm đa thức là một trong những phương pháp cơ bản được áp dụng rộng rãi trong việc xử lý hình học của ảnh số nói chung và vệ tinh nói riêng. 40 Trong phương pháp này người ta giả định rằng mô hình biến dạng của ảnh là một đa thức. Tùy vào từng trường hợp mà có thể áp dụng đa thức bậc 1 hoặc bậc 2,3 hoặc cao hơn. Dạng tổng quát của hàm đa thức được biểu diễn theo công thức dưới đây. X = a1 + a2x + a3y + a4xy + a5x2 + a6y2 + …. (2.7) Y = b1 + b2x+ b3y + b4xy + b5x2 + b6y2 + .... Trong đó: - X, Y là tọa độ thực trong hệ tọa độ bản đồ của điểm khống chế. - ai, bi là các hệ số của đa thức, sẽ được xác định thông qua việc giải các phương trình sai số. - x, y là tọa độ của các điểm khống chế trên ảnh, thường được tính theo hàng, cột. Với 1 điểm khống chế có tọa độ xác định sẽ có 2 phương trình dạng (2.7). Tùy thuộc vào độ chính xác yêu cầu mà người ta chọn bậc của đa thức dùng để nắn ảnh. Mối quan hệ giữa số lượng điểm khống chế cần thiết và bậc của đa thức là: M > (n+1)(n+2)/2 Trong đó: M là số lượng điểm nắn cần thiết; n là bậc của đa thức Ví dụ như nếu sử dụng đa thức bậc 2, thì số lượng điểm nắn tối thiểu sẽ là (1+2)*(1+3)/2 = 6 Tuy nhiên số lượng 6 điểm này chỉ vừa đủ để giải hệ phương trình (2.7), để có thêm các trị đo thừa nhằm xác định các hệ số theo nguyên lý bình phương nhỏ nhất thì cần bố trí thêm các điểm khống chế ảnh. Thông thường sử dụng đa thức bậc 1 cho phép xử lý các sai số do các biến dạng mang tính chất tuyến tính như tỉ lệ, xoay. Để xử lý các biến dạng phức tạp hơn thì cần dùng các đa thức bậc cao hơn với số lượng điểm nhiều hơn. Các điểm khống chế cần được bố trí rải đều trên khắp tờ ảnh. Tuy nhiên, sử dụng đa thức bậc cao với nhiều điểm nắn không có nghĩa là sẽ nâng cao được độ chính xác, nhất là tại những khu vực không có điểm nắn. Ưu điểm chính của phương pháp nắn ảnh sử dụng mô hình đa thức là tương đối đơn giản, dễ sử dụng, không yêu cầu phải biết các thông số chụp ảnh, quỹ đạo của vệ tinh ..., nhưng độ chính xác tùy thuộc vào từng khu vực. Đối với vùng đồng bằng, nhìn chung phương pháp nắn ảnh đa thức cho độ chính xác đạt yêu cầu. Tuy nhiên ở các khu vực đồi, sai số nắn ảnh thường khá lớn và vượt hạn sai cho phép. Nguyên nhân chính là do phương pháp này không giải quyết được những sự sai lệch do chênh cao địa hình gây ra. Sai số do chênh cao địa hình gây ra càng đáng kể hơn đối với ảnh radar khi bản chất của phương pháp tạo ảnh là chụp nghiêng từ một phía. 41 II.2.2.2. Phương pháp nắn ảnh sử dụng mô hình vật lý Khác với phương pháp nắn ảnh sử dụng hàm đa thức, phương pháp ứng dụng mô hình vật lý để nắn ảnh cho phép mô hình hóa một cách chính xác những sự biến dạng cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng chụp ảnh vệ tinh. Các thông số như quỹ đạo của vệ tinh, các góc xoay ... trong một số trường hợp có thể khai thác trong các file phụ trợ đi kèm theo ảnh gốc, nhưng thông thường phải do cơ quan vận hành vệ tinh cung cấp cho các hãng sản xuất phần mềm. Mỗi một loại ảnh (bao gồm cả ảnh radar và quang học) đều có tập hợp các thông số riêng của mình và thậm chí có thể biểu diễn bằng các đơn vị khác nhau. Phần mềm xử lý ảnh phải có khả năng đọc được các thông số đó và xây dựng mô hình vật lý tương ứng cho mỗi loại ảnh. Bảng dưới đây minh họa cho các thông số cần thiết để xây dựng mô hình vật lý của ảnh vệ tinh Radarsat trên phần mềm ERDAS Imagine. Bảng 2.3: Một số các thông số yêu cầu để nắn ảnh trực giao bằng phương pháp mô hình vật lý 42 Ưu điểm chính của phương pháp nắn ảnh sử dụng mô hình vật lý là cho phép mô hình hóa một cách chính xác các nguồn sai số, các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình nắn ảnh, do đó ảnh nắn thường đạt độ chính xác rất cao. Một ưu thế nổi bật khác của phương pháp nắn ảnh này là có khả năng xử lý các sai lệch do chênh cao địa hình và nguyên lý chụp nghiêng của ảnh radar gây ra. Để thực hiện công tác này cần có mô hình số độ cao (DEM) của khu vực cần nắn ảnh. II.2.2.3. Điểm khống chế phục vụ nắn ảnh radar Cũng giống như đối với ảnh quang học, các điểm khống chế ảnh phải được chọn là các điểm rõ nét trên ảnh và có thể xác định được tọa độ một cách chính xác ngoài thực địa hoặc trên bản đồ. Các điểm khống chế ảnh có thể được đo đạc ngoài thực địa bằng công nghệ GPS hoặc xác định trên bản đồ tỉ lệ lớn hơn tỉ lệ của sản phẩm ảnh cuối cùng. Nhưng do đặc điểm của ảnh vệ tinh radar, chứa rất nhiều nhiễu và hình ảnh các đối tượng trên ảnh radar bị ảnh hưởng rất nhiều bởi góc tới, độ ghồ ghề của bề mặt, hướng chụp ảnh ... nên việc xác định các điểm khống chế có hình ảnh rõ nét trên ảnh radar là rất khó khăn. Để khắc phục khó khăn này, một số tác giả thậm chí đã đề xuất phương án, thiết kế một loạt các điểm khống chế trên mặt đất có hình dạng giống như khối tam giác bằng kim loại rồi sau đó tiến hành chụp ảnh. Những khối tam giác kim loại này sẽ nhận năng lượng sóng radar truyền tới rồi phản xạ lại theo hiệu ứng góc trong đó năng lượng phản hồi rất mạnh sẽ có hướng trùng với hướng của năng lượng truyền tới và tạo nên các điểm sáng có cường độ có thể phân biệt một cách rõ ràng trên ảnh. Trong phạm vi của đề tài, các điểm khống chế ảnh được chọn cùng một lúc trên ảnh radar và ảnh quang học. Trong trường hợp này, ảnh quang học có thể coi như ảnh nền để so sánh với ảnh radar, nhờ vào đặc điểm hình ảnh rõ ràng của ảnh quang học nên việc xác định phương hướng, chọn điểm khống chế tương ứng trên ảnh radar sẽ dễ dàng hơn nhiều. II.2.2.4. Mô hình số độ cao phục vụ nắn ảnh vệ tinh Do bản chất chụp ảnh nghiêng từ một phía nên ảnh radar giống như các loại ảnh vệ tinh quang học khi chụp nghiêng cũng bị ảnh hưởng làm sai lệch vị trí của địa hình. Thậm chí những sự ảnh hưởng này còn trầm trọng hơn đối với ảnh radar với các hiệu ứng đã được giới thiệu trong các phần trước như chồng đè, co ngắn phía trước … Tuy nhiên cần lưu ý rằng hướng của các sai lệch về vị trí trên ảnh radar ngược với hướng sai lệch vị trí trên ảnh quang học. Trong khi sự sai lệch về vị trí trên ảnh quang 43 học là sự dịch ra xa thiết bị chụp ảnh thì sự sai lệch trên ảnh radar lại là sự dịch lại gần ăng ten thu hơn so với vị trí thực của nó. Hình dưới đây mô tả sự sai lệch về vị trí trên ảnh radar so với ảnh quang học. Hình 2.16: Ảnh hưởng của chênh cao địa hình tới vị trí điểm trên thực địa ¶nh h−ëng cña chªnh cao ®Þa h×nh tíi vÞ trÝ ®iÓm trªn thùc ®Þa ®−îc tÝnh theo c«ng thøc sau: D = Δh x tang(90o-η) Trong ®ã : Δh lµ ®é cao cña ®iÓm η gãc nghiªng chôp ¶nh (gãc tíi nÕu ®Þa h×nh b»ng ph¼ng) Mỗi loại ảnh radar sẽ được chụp với các góc nghiêng khác nhau thậm chí cùng một thiết bị cũng có những mode chụp với góc nghiêng khác nhau, cho nên ¶nh h−ëng cña chªnh cao ®Þa h×nh ®èi víi mçi lo¹i ¶nh còng kh¸c nhau. Ví dụ như đối với ảnh ERS, khi góc nghiêng chụp ảnh là 23o (tại trung tâm của ảnh) thì sự sai lệch vị trên ảnh radar có thể được tính như sau: D = Δh x tang(90o-23°) = Δh x tang(67°) = 2.356 x Δh Như vậy nếu Δh = 100m thì sự sai lệch về vị trí sẽ có thể lên đến 235,6 m. V× vËy, ®Ó hiÖu chØnh sai sè do chªnh cao ®Þa h×nh g©y ra khi n¾n ¶nh cÇn sö dông m« h×nh sè ®é cao (gäi t¾t lµ DEM). DEM cã thÓ ®−îc thµnh lËp b»ng c¸ch sè hãa c¸c ®−êng b×nh ®é trªn b¶n ®å giÊy, hoÆc lÊy tõ file ®Þa h×nh cña b¶n ®å sè hoÆc ®−îc x©y dùng dùa trªn kÕt qu¶ ®o vÏ trùc tiÕp ®Þa h×nh tõ ¶nh hµng kh«ng. Dï ®−îc thµnh lËp theo ph−¬ng ph¸p nµo th× DEM vÉn ph¶i thõa kÕ nh÷ng sai sè cña qu¸ tr×nh ®o vÏ ®Þa h×nh. Theo qui ph¹m th× sai 44 sè ®o vÏ ®Þa h×nh lµ tõ 1/3 - 1/2 kho¶ng cao ®Òu cña ®−êng b×nh ®é. Tõ ®ã ta cã thÓ x¸c ®Þnh ®−îc sai sè n¾n ¶nh khi sö dông m« h×nh sè ®é cao ®−îc thµnh lËp tõ b¶n ®å ®Þa h×nh víi nh÷ng kho¶ng cao ®Òu kh¸c nhau. lý nhiÔu trªn ¶nh radar II.3. NhiÔu vμ c¸c ph−¬ng ph¸p xö II.3.1. NhiÔu cña ¶nh radar NhiÔu lµ hiÖn t−îng phæ biÕn vµ lµ ®Æc tr−ng cña hÖ thèng chôp ¶nh radar (víi b−íc sãng cì mm ®Õn 1m). Gièng nh− ¸nh s¸ng Laser, sãng radar ph¸t ra ®−îc truyÒn theo pha vµ t−¬ng t¸c rÊt Ýt trªn ®−êng ®i tíi c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt. Sau khi t−¬ng t¸c víi c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt, c¸c sãng nµy kh«ng cßn cïng pha n÷a. Nguyªn nh©n lµ do kho¶ng c¸ch tõ c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt ®Õn bé thu ph¸t tÝn hiÖu lµ kh¸c nhau, hoÆc lµ do sù kh¸c biÖt gi÷a tÝn hiÖu t¸n x¹ ®¬n vµ t¸n x¹ nhiÒu lÇn. Khi kh«ng cïng pha, c¸c sãng radar cã thÓ t−¬ng t¸c vµ t¹o ra c¸c ®iÓm ¶nh (pixel) s¸ng vµ tèi vµ ®−îc gäi lµ nhiÔu (xem h×nh 2.17). §Ó sö dông ¶nh mét c¸ch cã hiÖu qu¶ th× cÇn ph¶i lµm gi¶m c¸c pixel nhiÔu nµy. Tuy nhiªn, c¸c thuËt to¸n dïng ®Ó lµm gi¶m nhiÔu th× còng th−êng lµm biÕn ®æi c¸c th«ng tin trªn ¶nh. Hình 2.17: Sự tạo thành nhiễu trên ảnh radar + M« h×nh nhiÔu: H×nh 2.18 d−íi ®©y biÓu diÔn mèi t−¬ng quan thùc nghiÖm gi÷a ®é lÖch chuÈn vµ gi¸ trÞ trung b×nh côc bé trªn ¶nh radar ®o trªn nh÷ng vïng ¶nh ®ång chÊt kh¸c nhau. Nh− vËy, gi¸ trÞ trung b×nh cã thÓ ®−îc coi nh− møc tÝn hiÖu h÷u Ých, cßn ®é lÖch chuÈn ®Æc tr−ng cho møc nhiÔu. §å thÞ cho ta thÊy râ møc nhiÔu tû lÖ víi c−êng ®é tÝn hiÖu ®o ®−îc trªn ¶nh, do vËy ta cã: Z = XV 45 Trong ®ã: Z - sè ®o trªn ¶nh; X - c−êng ®é tÝn hiÖu h÷u Ých; V - nhiÔu Hình 2.18: Mối tương quan giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình cục bộ [24] Do nhiÔu trªn ¶nh radar cã ®Æc ®iÓm trung b×nh lµ 1 nªn: Mz = MX MV = Mx Vµ : δ2¶nh = MX2 . δ2nhiÔu = MZ2 .δ2nhiÔu Trong ®ã: Mz - gi¸ trÞ trung b×nh tÝn hiÖu trªn ¶nh; MX - gi¸ trÞ trung b×nh tÝn hiÖu h÷u Ých; MV - gi¸ trÞ trung b×nh cña nhiÔu; δ2¶nh - ph−¬ng sai cña ¶nh; δ2nhiÔu - ph−¬ng sai cña nhiÔu. II.3.2. Xö lý nhiÔu trªn ¶nh radar - c¸c lo¹i phin läc Nh− ®· tr×nh bµy ë trªn, nhiÔu lµ mét trong nh÷ng thuéc tÝnh cña ¶nh radar g¾n liÒn víi tÝnh “®¬n s¾c” cña bøc x¹ sö dông trong kü thuËt radar. §èi víi ng−êi sö dông, ®©y lµ mét trë ng¹i lín trong khi ph©n tÝch gi¶i ®o¸n ¶nh. VÊn ®Ò xö lý nhiÔu do vËy ®· tËp trung ®−îc sù chó ý cña nhiÒu nhµ nghiªn cøu. Hµng lo¹t c¸c phin läc ®−îc thiÕt kÕ chuyªn dông cho ¶nh radar ®· ra ®êi vµ hiÖn nay th−êng ®−îc cung cÊp trong c¸c module xö lý ¶nh radar cña c¸c phÇn mÒn xö lý ¶nh th−¬ng m¹i. Trong ®ã ph¶i kÓ tíi c¸c phin läc nh− Frost, Lee, Sigma, Gamma, MAP v.v. ViÖc xö lý lµm gi¶m nhiÔu ph¶i b¶o ®¶m sao cho l−îng mÊt m¸t th«ng tin lµ Ýt nhÊt, do ®ã ph¶i chän bé läc thÝch hîp. Trong c¸c vïng ®ång nhÊt, bé läc ph¶i b¶o toµn th«ng tin bøc x¹ vµ c¸c bê ranh giíi gi÷a c¸c vïng kh¸c nhau. ë c¸c vïng cã cÊu tróc, bé läc ph¶i b¶o toµn c¶ th«ng tin bøc x¹ vµ th«ng tin vÒ cÊu tróc. 46 C¸c lo¹i phin läc dïng cho ¶nh radar cã thÓ chia lµm hai lo¹i chÝnh : 1. C¸c phin läc th«ng tÇn thÊp (low passed filter) 2. C¸c phin läc t−¬ng t¸c (adaptive filter) II.3.2.1. C¸c phin läc th«ng tÇn thÊp C¸c phin läc th«ng tÇn thÊp ®−îc thõa h−ëng tõ viÖc läc nhiÔu trªn c¸c ¶nh quang häc, môc tiªu chÝnh cña c¸c lo¹i phin läc nµy lµ gi¶m nhiÔu b»ng c¸ch lµm mÞn ¶nh, trong khi vÉn cè g¾ng ®Ó b¶o toµn c¸c th«ng tin chi tiÕt cña ¶nh (trung vÞ, côc bé). Do nguån gèc ®−îc thiÕt kÕ cho ¶nh quang häc nªn c¸c phin läc nµy t−¬ng ®èi ®¬n gi¶n, cho tèc ®é thùc hiÖn nhanh chãng nh−ng hiÖu qu¶ kh«ng cao, c¸c th«ng tin chi tiÕt hay bÞ mÊt trong qu¸ tr×nh läc. C¸c lo¹i phin läc tiªu biÓu cho lo¹i nµy lµ : - Phin läc trung b×nh - Phin läc trung vÞ - Phin läc côc bé Phin läc trung b×nh: Phin läc trung b×nh lµ lo¹i phin läc tÝnh to¸n ®¬n gi¶n nhÊt vµ cho phÐp thùc hiÖn mét c¸ch nhanh chãng nhÊt. Trong phÐp läc nµy gi¸ trÞ cña pixel cÇn quan t©m ®−îc thay thÕ b»ng gi¸ trÞ trung b×nh cña tÊt c¶ c¸c pixel cã mÆt trong cöa sæ tr−ît. Thùc chÊt phin läc nµy kh«ng lo¹i bá nhiÔu mµ chØ dµn ®Òu nã cho toµn bé ¶nh. Trªn lý thuyÕt c¸c pixel s¸ng vµ tèi (dÞ th−êng ®Æc tr−ng cho nhiÔu) trong ph¹m vi cöa sæ tr−ît cã thÓ triÖt tiªu lÉn nhau, nhÊt lµ khi dïng c¸c cöa sæ cã kÝch th−íc lín ( vÝ dô nh− 7x7, hoÆc lín h¬n). Tuy nhiªn viÖc sö dông thuËt to¸n trung b×nh sÏ lµm gi¶m møc ®é chi tiÕt cña h×nh ¶nh, ¶nh h−ëng nµy sÏ cµng lín khi c¸c cöa sæ tr−ît cã kÝch th−íc lín ®−îc ¸p dông. Trªn thùc tÕ, ®©y lµ phÐp läc nhiÔu kÐm hiÖu qu¶ nhÊt, nã chØ ¸p dông cho nh÷ng tr−êng hîp cÇn tÝnh to¸n nhanh chãng mµ kh«ng quan t©m ®Õn sù gi¶m ®é ph©n gi¶i cña ¶nh gèc. Phin läc trung vÞ (Median): Phin läc trung vÞ còng lµ lo¹i phin läc ®¬n gi¶n nh−ng cho phÐp läc nhiÔu tèt h¬n phin läc trung b×nh. Víi phin läc nµy, gi¸ trÞ cña c¸c ®iÓm ¶nh trong ph¹m vi cöa sæ tr−ît ®−îc xÕp thµnh d·y theo thø tù vµ gi¸ trÞ cña pixel t¹i t©m cöa sæ tr−ît sÏ ®−îc thay thÕ b»ng gi¸ trÞ n»m ë trung vÞ trong d·y nãi trªn. Phin läc trung vÞ cã kh¶ n¨ng lo¹i bá c¸c xung hay nhiÔu dÞ biÖt. Kh¸c víi phin läc trung b×nh, phin läc trung vÞ cho phÐp gi÷ ®−îc møc ®é chi tiÕt cña ¶nh gèc. 47 So s¸nh vÒ hiÖu qu¶ cña hai lo¹i phin läc trªn ®−îc thÓ hiÖn trªn h×nh d−íi ®©y Hình 2.19: So sánh hiệu quả các loại phin lọc Phin läc theo vïng (côc bé) Phin läc theo vïng chia cöa sæ tr−ît thµnh 8 vïng dùa theo c¸c h−íng (B¾c, Nam, §«ng, T©y, T©y-B¾c, §«ng-B¾c, T©y-Nam, §«ng-Nam). H×nh d−íi ®©y cho thÊy cöa sæ tr−ît kÝch th−íc 5x5 vµ c¸c vïng cña phin läc theo vïng. Hình 2.20: Phin lọc theo vùng Trong mçi vïng c¸c ph−¬ng sai (variance) ®−îc tÝnh nh− sau: Σ(DNxy–Mean ) 2 Ph−¬ng sai = ------------------------------------- n- 1 ThuËt to¸n sÏ tÝnh to¸n gi¸ trÞ cña c¸c ph−¬ng sai t¹i c¸c vïng xung quanh ®iÓm ¶nh cÇn quan t©m. Gi¸ trÞ cña ®iÓm ¶nh sÏ ®−îc thay thÕ b»ng trung b×nh cña c¸c ®iÓm 48 ¶nh trong vïng t−¬ng øng víi gi¸ trÞ ph−¬ng sai nhá nhÊt (tøc lµ vïng cã tÝnh ®ång nhÊt cao nhÊt). Vïng cã ph−¬ng sai nhá nhÊt ®−îc cho lµ vïng Ýt bÞ ¶nh h−ëng cña nhiÔu sãng nhÊt. Trong thùc tÕ phin läc nµy cã thÓ ®−îc sö dông liªn tiÕp nhau 2, 3 lÇn, hay t¨ng kÝch th−íc cña cöa sæ tr−ît. II.3.2.2. C¸c phin läc t−¬ng t¸c (adaptive) C¸c bé läc th−êng ®−îc sö dông ®Ó läc ¶nh radar lµ nhãm t−¬ng t¸c (Adaptive). Nhãm bé läc nµy ®−îc thiÕt kÕ chuyªn dïng cho viÖc xö lý nhiÔu trªn ¶nh radar. Trong qu¸ tr×nh thùc hiÖn, c¸c phin läc t−¬ng t¸c kh«ng lµm thay ®æi gi¸ trÞ trung b×nh côc bé (local mean) mµ chØ lµm gi¶m ®é lÖch chuÈn côc bé (local standard deviation), cho ¶nh mÞn h¬n so víi ¶nh gèc vµ vÉn b¶o toµn ®−îc cÊu tróc bê ranh giíi. Nh×n chung ®a sè c¸c läc nµy ®Òu ho¹t ®éng trªn nguyªn t¾c dùa vµo tÝnh chÊt côc bé cña vïng ¶nh n»m trong cöa sæ läc t¹i mçi vÞ trÝ ®Ó x©y dùng c¸c ma trËn läc thÝch hîp sao cho t¹i nh÷ng vÞ trÝ ®−îc x¸c ®Þnh lµ cã nhiÔu, läc ph¶i mang tÝnh chÊt cña mét läc th«ng tÇn thÊp (low passed filter) ®Ó lo¹i nhiÔu, ng−îc l¹i, t¹i nh÷ng vÞ trÝ ph¸t hiÖn ®−îc c¸c chi tiÕt nhá hay cã chi tiÕt d¹ng tuyÕn ch¹y qua, nã ph¶i b¶o tån hoÆc thËm chÝ ho¹t ®éng nh− mét läc th«ng tÇn cao (high passed filter) ®Ó lµm næi râ c¸c chi tiÕt ®ã. Riªng läc Lee l¹i dùa vµo m« h×nh nhiÔu thùc nghiÖm ®Ó t¸ch riªng nhiÔu ra khái tÝn hiÖu h÷u Ých, qua ®ã lo¹i bá nhiÔu. KÝch th−íc cña bé läc th−êng lµ lÎ vµ cã thÓ ®−îc chän tõ 3x3 pixel ®Õn 11x11 pixel. Dïng kÝch th−íc bé läc kh¸c nhau sÏ cho chÊt l−îng ¶nh xö lý kh¸c nhau. Tïy vµo ®é ph©n gi¶i cña ¶nh vµ kÝch th−íc ®Æc tr−ng, ta sÏ chän kÝch th−íc thÝch hîp cho bé läc. NÕu bé läc qu¸ nhá, gi¶i thuËt läc nhiÔu sÏ kh«ng hiÖu qu¶. NÕu bé läc lín qu¸ c¸c chi tiÕt tinh vi cña ¶nh sÏ bÞ mÊt trong qu¸ tr×nh xö lý. Do ®ã, cÇn thiÕt ph¶i chän kÝch th−íc bé läc ®ñ lín ®Ó b¶o ®¶m mÉu cã ý nghÜa thèng kª. Theo nhiÒu thö nghiÖm trªn lo¹t ¶nh ®ång thêi cã tham kh¶o c¸c tµi liÖu cã liªn quan th× víi bé läc cã kÝch th−íc trung b×nh lµ 7x7 pixel sÏ cho kÕt qu¶ tèt nhÊt. C¸c phin läc t−¬ng t¸c hay ®−îc sö dông lµ o Phin läc Frost o Phin läc Lee o Phin läc Lee-Sigma o Phin läc Gamma - MAP Trong thùc tÕ, tïy thuéc vµo tõng lo¹i øng dông vµ ®Æc ®iÓm cña tõng lo¹i ¶nh kh¸c nhau mµ lùa chän lo¹i phin läc phï hîp. 49 Còng cÇn l−u ý r»ng : nhiÔu lµ mét thuéc tÝnh ®Æc tr−ng cña ¶nh radar nªn kh«ng thÓ bÞ lo¹i bá hoµn toµn, nh−ng sö dông c¸c lo¹i phin läc mét c¸ch thÝch hîp cã thÓ lµm gi¶m nhiÔu ®i rÊt nhiÒu. D−íi ®©y lµ thuËt to¸n cô thÓ cña c¸c läc nµy. Läc Frost Lîi dông m« h×nh nhiÔu kÓ trªn biÕn ®æi ma trËn läc dùa vµo c¸c gi¸ trÞ thèng kª côc bé cña ¶nh t¹i vÞ trÝ hiÖn tÝnh trong ph¹m vi cöa sæ läc. Nãi mét c¸ch cô thÓ h¬n c¸c phÇn tö cña ma trËn läc ®−îc tÝnh nh− sau: W = k α e-α⎥ x,y⎥ Trong ®ã: - k lµ h»ng sè - α chÝnh lµ ph−¬ng sai cña nhiÔu vµ b»ng δz2/MZ2, tøc tû sè gi÷a ph−¬ng sai vµ gi¸ trÞ trung b×nh côc bé cña ¶nh, - ⎟ x,y⎟ lµ kho¶ng c¸ch gi÷a phÇn tö hiÖn tÝnh tíi t©m cña cöa sæ läc. Nh− vËy ë nh÷ng vïng ¶nh ®ång nhÊt ta cã ph−¬ng sai cña ¶nh còng nh− α tiÕn tíi 0 vµ e-α⎥ x,y⎥ tiÕn tíi 1. Do vËy kho¶ng c¸ch ⎟ x,y⎟ ®ãng vai trß kh«ng ®¸ng kÓ, c¸c phÇn tö cña ma trËn träng sè gÇn nh− b»ng nhau. Läc Frost ho¹t ®éng nh− mét läc trung b×nh tr−ît vµ cã t¸c dông lµm mÞn ¶nh. Trong khi ®ã ë nh÷ng vïng ¶nh cã ®é t−¬ng ph¶n lín tøc nh÷ng vïng trªn ranh giíi gi÷a c¸c ®èi t−îng hay cã c¸c ®èi t−îng d¹ng tuyÕn ch¹y qua, ph−¬ng sai cña ¶nh sÏ lín kÐo theo α còng lín. C¸c gi¸ trÞ träng sè sÏ suy gi¶m rÊt nhanh theo sù gia t¨ng cña kho¶ng c¸ch ⎟ x,y⎟. Läc Frost trong tr−êng hîp nµy l¹i ho¹t ®éng nh− mét läc th«ng tÇn cao vµ cã t¸c dông lµm næi râ c¸c ®−êng biªn còng nh− c¸c ®èi t−îng d¹ng tuyÕn. Phin läc Frost sö dông thuËt to¸n sai sè trung ph−¬ng nhá nhÊt phï hîp víi ®Æc tr−ng thèng kª côc bé cña ¶nh. §Æc tr−ng thèng kª côc bé sÏ ®−îc dïng ®Ó x¸c ®Þnh träng sè cho xung ph¶n håi cña phin läc (cöa sæ tr−ît). ThuËt to¸n läc nµy gi¶ thiÕt r»ng nhiÔu trªn ¶nh radar lµ ë d¹ng béi nhiÔu(nh©n lªn nhiÒu lÇn) víi ®Æc tr−ng thèng kª æn ®Þnh. Läc Lee: Phin läc Lee ®−îc x©y dùng trªn c¬ së gi¶ thiÕt r»ng gi¸ trÞ trung b×nh vµ ph−¬ng sai cña ®iÓm ¶nh trung t©m lµ b»ng gi¸ trÞ trung b×nh côc bé vµ ph−¬ng sai cña tÊt c¶ c¸c ®iÓm ¶nh trong cöa sæ tr−ît. C«ng thøc ¸p dông cho phin läc Lee lµ: DNra = [Mean ] + K[DNmin - Mean] Trong ®ã : 50 - DNra vµ DNmin lµ gi¸ trÞ t¸n x¹ vµ gi¸ trÞ t¸n x¹ nhá nhÊt t¹i c¸c ®iÓm ¶nh trong cöa sæ tr−ît. - Mean = gi¸ trÞ t¸n x¹ trung b×nh cña tÊt c¶ c¸c pixel trong cöa sæ tr−ît - HÖ sè K ®−îc tÝnh theo c«ng thøc: Var(x) K = -------------------------------- [Mean ]2 δ2 + Var(x) - HÖ sè kh¸c biÖt Var(x) ®−îc x¸c ®Þnh theo c«ng thøc: [Ph−¬ng sai côc bé] + [Trung b×nh côc bé]2 Var(x) = ------------------------------------------------------ - [Trung b×nh côc bé]2 [Độ lệch chuẩn ]2 + 1 Còng nh− ®èi víi c¸c phin läc ¶nh radar kh¸c, kÝch th−íc cña cöa sæ tr−ît cÇn ph¶i x¸c ®Þnh. Pixel trung t©m cña cöa sæ chÝnh lµ ®iÓm ¶nh cÇn quan t©m, vµ còng nh− mäi phin läc thèng kª kh¸c, hÖ sè kh¸c biÖt cña mçi tËp d÷ liÖu cÇn ®−îc ®−a vµo. Cuèi cïng, b¹n cÇn chØ ra bao nhiªu ®é lÖch chuÈn cÇn dïng (2, 1 hay 1,5) ®Ó x¸c ®Þnh kho¶ng gi¸ trÞ chÊp nhËn. Läc Sigma: Dùa trªn tÝnh chÊt cña ph©n bè chuÈn mµ theo ®ã 1 ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè chuÈn sÏ xuÊt hiÖn víi gi¸ trÞ n»m trong kho¶ng 2 lÇn ®é lÖch chuÈn vÒ 2 phÝa cña gi¸ trÞ trung b×nh víi x¸c suÊt b»ng 95,5%. Läc nµy sau khi tÝnh to¸n c¸c gi¸ trÞ thèng kª côc bé trong cöa sæ läc, sÏ lo¹i bá c¸c pixel n»m ngoµi kho¶ng kÓ trªn vµ gi¸ trÞ pixel cña ¶nh ®Çu ra ®−îc g¸n b»ng gi¸ trÞ trung b×nh cña c¸c pixel cßn l¹i. Nh− vËy, ®èi víi nh÷ng vïng ¶nh ®ång nhÊt ®a sè c¸c pixel trong cöa sæ sÏ ®−îc sö dông trong qu¸ tr×nh tÝnh to¸n c¸c gi¸ trÞ trung b×nh, läc Sigma trong tr−êng hîp nµy còng ho¹t ®éng nh− mét läc trung b×nh tr−ît. Trong khi ë nh÷ng vïng cã sù dao ®éng lín cña gi¸ trÞ ®é x¸m trªn ¶nh, chØ mét sè Ýt c¸c pixel ®−îc sö dông vµ kÕt qu¶ lµ läc l¹i cã khuynh h−íng b¶o toµn gi¸ trÞ ban ®Çu trªn ¶nh gèc. Phin läc Sigma vµ Lee øng dông sù ph©n bè thèng kª cña c¸c gi¸ trÞ ®iÓm ¶nh bªn trong cöa sæ tr−ît ®Ó −íc l−îng gi¸ trÞ cña ®iÓm ¶nh ë vÞ trÝ trung t©m. NhiÔu trªn ¶nh radar cã thÓ ®−îc m« h×nh hãa nh− lµ lo¹i béi nhiÔu (nh©n lªn nhiÒu lÇn) víi gi¸ trÞ trung b×nh lµ 1. §é lÖch chuÈn cña nhiÔu(δ) cã thÓ ®−îc biÓu thÞ mét c¸ch to¸n häc nh− sau: √ VARIANCE Sigma(δ) = ----------------------- = HÖ sè kh¸c biÖt MEAN 51 HÖ sè kh¸c biÖt (coefficient of variation) ®−îc x¸c ®Þnh cho tõng c¶nh ¶nh vµ ®−îc dïng lµm sè liÖu ®Ó nhËp vµo