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

ó thể kể đến nghiên 
cứu của Hồ Tống Minh Định (2006), Trần Thanh Hà (2017), các tác 
giả đã ứng dụng kỹ thuật InSAR để xây dựng DEM. Kết quả ban đầu 
đạt được cho thấy độ chính xác của DEM tạo từ ảnh SAR có thể đạt từ 
±2m-±7m ở khu vực đồng bằng và ±10m-±20m ở khu vực đồi núi. 
Tuy nhiên, sự thành công của kỹ thuật phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác 
như bộ cảm SAR thu nhận, đường đáy, sự tuơng quan, lời giải bài toán 
6 
mở pha Đặc biệt, bài toán mở pha cần được giải một cách chính xác 
để nâng cao độ chính xác thành lập DEM. 
Trần Vân Anh (2014), cũng chỉ ra rằng độ chính xác của DEM 
chịu ảnh hưởng của yếu tố ngoại cảnh. Tác giả đã đánh giá sự ảnh hưởng 
của các yếu tố ngoại cảnh đến kết quả tạo giao thoa của cặp ảnh trong 
việc xây dựng mô hình số địa hình. Ngoài ra, để nâng cao độ chính xác 
chiết xuất các điểm đặc trưng phục vụ đồng đăng ký ảnh có thể ứng 
dụng phép biến đổi wavelet Trần Thanh Hà (2017). 
1.4. Đánh giá kết quả nghiên cứu đạt đƣợc 
Các kết quả nghiên cứu được công bố trên các tạp chí khoa 
học trong và ngoài nước, đã khẳng định khả năng ứng dụng của ảnh 
radar trong tạo DSM. Các kết quả nghiên cứu cũng khẳng định rằng 
trong qui trình xây dựng DSM bằng phương pháp giao thoa, công 
đoạn đồng đăng ký ảnh là một trong những công đoạn quan trọng ảnh 
hưởng đến độ chính xác của sản phẩm cuối cùng DSM. Dữ liệu gốc 
được sử dụng trong các nghiên cứu khoa học đã công bố chủ yếu là 
tư liệu ERS - 1,2, Envisat ASAR, ALOS kênh L và TerrSAR - X. 
V n chưa có nhiều nghiên cứu thử nghiệm trên tư liệu Sentinel - 1A, 
đi c ng tư liệu này là phần mềm xử lý ảnh SNAP để xây dựng DSM. 
Trong phần mềm đã sử dụng, quá trình đồng đăng ký được hoàn 
toàn tự động từ bước áp dụng một kích thước của sổ cố định tới chọn 
điểm khớp trên ảnh, nên độ chính xác của DSM được thành lập chưa 
cao, sai số đạt từ 20m đến 30m (tùy thuộc vào độ phân giải của ảnh). 
1.5. Những vấn đề đƣợc phát triển trong luận án 
Dựa trên các kết quả nghiên cứu đã đạt được, NCS tiếp tục 
nghiên cứu giải pháp xử lý ảnh SAR nhằm nâng cao chất lượng của 
DSM được thành lập từ ảnh radar bằng phương pháp InSAR ph hợp 
trong điều kiện của Việt Nam bao gồm: 
- Nghiên cứu thành lập DSM từ tư liệu ảnh radar và các yếu tố 
ảnh hưởng đến độ chính xác của DSM được thành lập bằng phương 
pháp InSAR. 
- Nghiên cứu ứng dụng phép biến đổi wavelet trong phân tích 
hiệu ảnh SAR để tự động chiết xuất các điểm đặc trưng, chọn kích 
thước cửa số khớp ảnh phục vụ quá trình đồng đăng ký ảnh. 
- Nghiên cứu ứng dụng phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích 
hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số để nâng cao độ chính 
xác của DSM. 
- Thử nghiệm thành lập DSM dựa trên giải pháp đã trình bày, 
với tư liệu nghiên cứu thử nghiệm trong luận án là tư liệu kênh C 
(Sentinel- 1A). 
7 
CHƢƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC ỨNG DỤNG ẢNH RADAR 
TRONG THÀNH LẬP MÔ HÌNH SỐ BỀ MẶT (DSM) 
2.1. Nguyên lý thu nhận ảnh radar 
2.2. Hệ SLAR 
2.2.1 Nguyên lý hoạt đ ng của SLAR 
2.2.2 Đ phân giải không gian 
2.3. Nguyên lý hoạt động của SAR 
2.4. Các vệ tinh radar 
2.5. Các tính chất đặc trƣng của ảnh radar 
2.6. Các phƣơng pháp đo ảnh radar 
2.6.1. Phương pháp radar đ dốc (Radarclinometry) 
2.6.2. Phƣơng pháp radar lập thể (StereoSAR hay 
Radargrammetry) 
2.6.3. Phương pháp đo radar phân ực (Polarimetric SAR) 
2.6.4. Phương pháp đo giao thoa - InSAR 
2.7. Khả năng ứng dụng của viễn thám radar 
Nếu như từ năm 2005 trở về trước chỉ có ba vệ tinh hoạt động 
trong dải sóng siêu cao tần, với độ phân giải trung bình, thì ngày nay 
đã có hàng chục vệ tinh viễn thám radar đang hoạt động, và độ phân 
giải của chúng có thể đạt tới 1m. Đặc biệt những năm gần đây hệ 
thống vệ tinh viễn thám Sentinel đã được phóng lên quĩ đạo, với chu 
kỳ lặp rất ngắn (6-11 ngày), độ phân giải rất cao, phạm vi quét rộng 
đã mở ra khả năng ứng dụng to lớn của loại tư liệu này trong nhiều 
lĩnh vực trên một diện rộng. Viễn thám radar được sử dụng trong các 
lĩnh vực như: 
2.7.1 Thành lập bản đồ địa hình 
2.7.2. Xá định lún và dịch chuyển trên bề mặt Trái Đất 
2.7.3. Lập bản đồ huyên đề 
2.8. Nguyên lý xây dựng DSM theo phƣơng pháp radar 
giao thoa - InSAR 
Hệ thống SAR có thể tạo ra được sản phẩm được gọi là ảnh 
“single look complex” mà nó lưu giữ những thông tin về pha và 
thông tin cường độ của tín hiệu tán xạ ngược. Những thông tin này có 
thể được khai thác sử dụng cho thành lập mô hình số địa hình hoặc 
tìm kiếm sự thay đổi hoặc biến dạng của địa hình. Thông tin pha có 
liên quan đến vị trí dọc theo sóng có liên quan đến điểm tham chiếu, 
hay liên quan đến sự dịch chuyển giữa hai hay nhiều sóng. 
8 
2.9. Quy trình thành lập DSM bằng phƣơng pháp radar 
giao thoa - InSAR. Hiện nay, để thành lập DSM từ tư liệu viễn thám 
radar theo phương pháp InSAR, người ta thường sử dụng qui trình 
công nghệ (hình 2.1). 
2.9.1. Đồng đăng ký ảnh 
 Đồng đăng ký ảnh là quá trình chuyển đổi hai ảnh SAR về 
chung một hệ quy chiếu. Có hai cách: một là đưa cả hai ảnh về chung 
hệ quy chiếu mặt đất; hoặc là quy đổi ảnh này về hệ quy chiếu của 
ảnh kia. Đối với phương pháp InSAR, thông thường người ta sử dụng 
cách thứ hai. 
Để có được mô hình số bề mặt (DSM) tốt nhất thì cần thiết 
phải nâng cao độ chính xác của quá trình đồng đăng ký ảnh. Đồng 
nghĩa với việc phải tìm được kích thước cửa sổ tối ưu và những điểm 
khớp phải là những điểm đặc trưng trên ảnh. 
2.9.2. Tạo giao thoa 
Sau khi đồng đăng ký ảnh, giao thoa phức được tạo ra bằng 
phép nhân liên hợp mỗi pixel phức của ảnh thứ nhất với cùng pixel 
phức tương ứng của ảnh thứ hai. Cường độ của ảnh giao thoa đo mức 
độ tương quan ch o của các ảnh . 
2.9.3. Loại bỏ pha phẳng 
Và pha được làm phẳng được tính theo theo công thức : 
defflat h
H
B


 
1tan
4 (2.1) 
Hình 2.1. Quy trình thành lập DSM bằng phương pháp giao thoa 
9 
2.9.4. Lọc nhiễu pha 
Trước khi thực hiện mở pha, chúng ta cần phải tăng cường 
chất lượng giao thoa làm cho dữ liệu trở nên tốt hơn. Trước hết 
chúng ta cần phải là giảm nhiễu trên ảnh giao thoa, nhiễu được thực 
hiện thông qua một phép lọc. Hiện nay, có rất nhiều phương pháp lọc 
nhiễu pha đã được nghiên cứu và áp dụng. Một trong các phương 
pháp lọc nhiễu được sử dụng phổ biến nhất thuộc nhóm này là 
phương pháp lọc nhiễu Goldstein . 
Goldstein là phương pháp lọc nhiễu pha thực hiện trên miền 
tần số, được xem như ph p lọc thông thấp (low-pass filter), làm trơn 
mượt giá trị cường độ của kết quả biến đổi Fourier các phân mảnh. 
Phương pháp lọc nhiễu Goldstein cục bộ được Baran đề xuất 
với tham số lọc được xác định dựa vào giá trị tương quan (coherence) 
tại mỗi vị trí được lọc nhiễu. Dựa vào mối quan hệ nghịch biến giữa 
giá trị tương quan và độ lệch chuẩn của pha, tham số lọc nhiễu 
được xác định tương ứng với giá trị tương quan trung bình. 
Phương pháp lọc nhiễu Goldstein và Goldselcục bộ đã đưa ra 
cách tính hệ số lọc dựa trên giá trị tương quan trung bình, thực tế 
v n chưa phải tối ưu do dữ liệu SAR thu được từ bề mặt phi tuyến và 
không cố định. Để khắc phục nhược điểm này, cần có giải pháp kỹ 
thuật lọc pha tối ưu nhất có khả năng giảm tối đa phần pha biến dạng 
(phase residues), thể hiện v ng pha bị lỗi, trong khi đó v n bảo toàn 
được các vân giao thoa (fringes). 
2.9.5. Giải mở pha 
Giá trị pha đo được chỉ là phần dư của phép chia hết cho 2π, nghĩa 
là giá trị số nguyên lần 2 π bị mất. Vì vậy, nếu bề mặt biến dạng trên ảnh 
lớn hơn 1/2 bước sóng radar, và pha giao thoa tạo ra bị chệch hơn một 
chu kỳ, thì ảnh giao thoa cần phải có bước để phục hồi lại chu kỳ đã mất. 
Quá trình phục hồi lại chu kỳ đã mất này gọi là giải mở pha. Do đó, để 
giải bài toán mở pha, thường dựa vào DSM tham chiếu giả định rằng 
grandient pha giữa các pixel liền kề được giới hạn (-π, π). 
2.9.6. Chuyển đổi pha thành giá trị độ cao 
2.9.7. Chuyên đổi tọa độ và nắn chỉnh hình học - Hiệu chỉnh 
hình học (Geocoding) 
Chuyển đổi hình học đề cập đến việc chuyển đổi tọa độ từ tọa độ 
radar (khoảng cách/phương vị/chiều cao) sang hệ tọa độ tọa độ trắc địa 
2.9.8 Đánh giá hất lượng của DSM 
Sai số trung phương được tính như sau : 
10 

n
i
ih
n
RMSE
1
21
 (2.2) 
Trong đó: h là tổng khoảng chênh lệch độ cao; hs là độ cao 
của điểm trên DSM; hr là độ cao của điểm tham khảo; n là số điểm 
l y m u. Đơn vị của RMSE thường là mét. 
TIỂU KẾT CHƯƠNG 2 
Chương 2 đã trình bày các kiến thức về các khái niệm cơ bản 
và nguyên lý tạo và đo ảnh radar, các hệ thống vệ tinh và tư liệu ảnh 
radar đang được sử dụng hiện nay trong thành lập bản đồ, trong xây 
dựng DSM. Phương pháp đo ảnh radar sử dụng chủ yếu hiện nay là 
phương pháp đo giao thoa - InSAR 
Trong qui trình xây dựng DSM tử ảnh radar theo phương pháp 
InSAR, các công đọan: đồng đăng kỹ ảnh và lọc nhiễu pha là những 
công đoạn quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của ảnh 
giao thoa để tạo ra sản phẩm DSM. 
CHƢƠNG 3. GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA 
DSM ĐƢỢC THÀNH LẬP BẰNG ẢNH RADAR 
3.1. Giải pháp nâng cao độ chính xác của đồng đăng ký 
ảnh trong thành lập DSM 
Giải pháp bao gồm phân tích hệ số tự tương quan của ảnh 
bằng phép biến đổi sóng nhỏ (wavelet) 1 chiều, dựa trên hệ số 
wavelet để xác định kích thước cửa sổ tối ưu. Với giải pháp được đề 
xuất, qui trình đồng đăng ký ảnh được mô tả: 
Hình 3.1. Các bước trong quá trình đồng đăng ký ảnh SAR 
11 
3.1.1. Khái niệm chung về á phương pháp lý tín hiệu 
Phép biến đổi Fourier 
Công thức biến đổi Fourier thời gian ngắn STFT, được mô tả 
như sau [103]: 
 dtetwtxftSTFT ft  2., (3.1). 
Với f là tần số và w(t −t ) là hàm cửa số, trong đó t đóng vai 
trò để dịch chuyển cửa sổ theo x. 
 Phép biến đổi wavelet 
Năm 1982, Jean Morlet lần đầu tiên đưa ra ý tưởng về wavelet 
như là một hàm cấu trúc phức tạp bằng cách dịch và dãn một hàm 
đơn, được gọi là wavelet mẹ (Mother wavelet), để phân tích tín hiệu 
không dừng. Wavelet là dạng sóng có thời gian duy trì tới hạn với giá 
trị trung bình bằng không. Wavelet có thời gian giới hạn, bất thường 
và bất đối xứng. Phân tích wavelet chia các tín hiệu thành các tham 
số dịch chuyển và tham số tỷ lệ của các wavelet mẹ. 
3.1.2. Phép biến đổi Wavelet liên tục (CWT – Continous 
Wavelet Transform) 
Phân tích dựa trên ph p biến đổi wavelet cho ph p xác định xu 
hướng tín hiệu (signal trends) từ đó xác định được phần nhiễu của tín hiệu. 
Trong khi phần nhiễu của tín hiệu luôn chứa các thành phần tần số cao thì 
xu hướng chung của tín hiệu luôn chứa các thành phần tần số thấp. Khi 
tầng phân tích tăng lên thì độ phân giải của tín hiệu giảm xuống, tạo điều 
kiện cho việc ước tính các xu hướng tín hiệu chưa xác định 
Tính tự tương quan 
Hàm tự tương quan một chiều của các điểm ảnh với khoảng 
cách d được xác định theo phương trình sau : 
V
dCov
dR
)(
 (3.2) 
Cov(d) là giá trị hiệp phương sai của các điểm ảnh với khoảng 
cách d; và V là phương sai của các điểm ảnh được tính như sau : 
1
)(
1

N
MZ
V
N
i
i
(3.3) 
Trong đó: Z là giá trị độ xám của điểm ảnh thứ i, Zi+d là giá trị 
độ xám của điểm ảnh có khoảng cách d với điểm ảnh thứ i. M là trị 
trung bình của tất cả các điểm ảnh. N là tổng số các điểm ảnh được 
tính toán. 
12 
Trong một ảnh, hệ số tự tương quan khác nhau cho khoảng 
cách d khác nhau. Hệ số tự tương quan thay đổi theo khoảng cách d, 
điều này được thể hiện ở hình 3.2. 
Hình 3.2. Sự biến thiên của hệ số tự tương quan với khoảng cách 
Từ hình 3.42 cho thấy, hệ số tự tương quan thay đổi khi 
khoảng cách tăng, và có sự thay đổi lớn tại một số vị trí. Đây là các 
vị trí có thể được sử dụng như là kích thước của cửa sổ khớp điểm 
ảnh. Giá trị tự tương quan bằng 0 có nghĩa là các điểm ảnh khác nhau 
hoàn toàn. Thực tế cho thấy hệ số tự tương quan có thể không giảm 
dần tiệm cận 0 mà thay vào đó là một giá trị nào đó. 
Xá định kích thước c a sổ tối ưu dựa trên phân tích tự 
tương quan (auto-correlation) 
Trên cơ sở phân tích lý thuyết về ứng dụng của wavelet trong 
phân tích ảnh SAR và dựa vào hệ số tự tương quan của ảnh được tính 
theo theo công thức (3.2) và kích thước cửa sổ được xác định dựa 
trên phân tích tự tương quan. 
3.1.3. T m điểm đặ trưng ằng wavelet 
Việc tìm kiếm những điểm đặc trưng trên ảnh SAR là rất khó 
khăn. Do đó trong các phần mềm thương mại hiện nay chủ yếu lựa chọn 
các điểm khớp theo theo lưới ô vuông (grid) và khoảng cách giữa các 
điểm khớp tùy chọn. Nên sẽ có những điểm có giá trị tương quan cao 
nếu điểm đó chính là điểm đặc trưng của ảnh, nhưng cũng tồn tại những 
điểm không rơi vào điểm đặc trưng và có tương quan thấp, từ đó ảnh 
hưởng đến độ chính xác của quá trình đồng đăng ký ảnh SAR. 
Hiện nay, có một số phương pháp được sử dụng để chiết xuất 
các điểm đặc trưng từ ảnh SAR, tuy nhiên việc tính giá trị gradient 
cho mỗi điểm ảnh từ ảnh gốc tạo nên khối lượng tính toán vô cùng 
lớn. Trong phương pháp wavelet, để chiết xuất các điểm đặc trưng từ 
ảnh, dựa trên giá trị của các hệ số biến đổi wavelet. Ở đây giá trị 
được tính cho các ảnh ở các tầng phân tích wavlet, do đó giảm được 
khối lượng tính toán. Đặc biệt wavelet còn hỗ trợ cho phân tích đa 
phân giải ảnh. Phân tích wavelet cung cấp tất cả các đặc trưng của 
ảnh mà không làm mất đi thông tin quan trọng của dữ liệu ban đầu 
ngay cả ở độ phân giải thấp. 
13 
Phân tích ảnh SAR bằng wavelet 
Phân tích đa phân giải (Multi Resolution Analysis – MRA) sử 
dụng các bộ lọc thông thấp và bộ lọc thông cao liên tiếp để phân tích 
tín hiệu thành các phần ở các dải tần số khác nhau, có khả năng tạo ra 
hai thành phần chi tiết và xấp xỉ. Thành phần chi tiết có hệ số tỷ lệ 
thấp tương ứng với thành phần tần số cao được thực hiện thông qua 
bộ lọc thông cao, thành phần xấp xỉ có hệ số tỷ lệ cao tương ứng với 
thành phần tần số thấp được thực hiện thông qua bộ lọc thông thấp. 
Mỗi thành phần của ảnh được phân tích ở mỗi tầng phân tích 
nêu trên được xem như là một kênh ảnh. Như vậy, ở mỗi tầng phân 
tích, ảnh được phân tích thành 4 ảnh nhỏ hơn, chúng ta gọi là LL, LH, 
HL, HH. Hình 3.3 mô tả cấu trúc phân tích hình kim tự tháp của 
phương pháp wavelet. Ảnh SAR được phân tích bằng wavelet để 
chuẩn bị cho bước chiết tách điểm ảnh đặc trưng tiếp theo. 
Hình 3.3. Cấu trúc hình tháp của phương pháp phân tích 
ảnh bằng wavelet 
Chiết xuất điểm đặ trưng ằng wavelet 
Khi ảnh SAR đã được phân tích thành các mức khác nhau, thì 
bước tiếp theo là xác định các điểm đặc trưng trên hai ảnh ở mỗi tầng 
phân tích khác nhau. Trong phần nghiên cứu này tác giả sử dụng giá 
trị wavelet cực đại cực đại của hệ số wavelet để phát hiện các điểm 
sắc nét trên ảnh. Các hệ số wavelet LH và HL (thành phần tần số cao) 
được sử dụng để ước lượng giá trị wavelet cực đại. 
Ở mức phân tích cuối cùng, tham số λ2j là ngưỡng để phát hiện 
ra điểm đặc trưng. Những điểm nằm trong ngưỡng λ2j thì được chọn 
là điểm đặc trưng. 
Sau đó, giá trị ngưỡng được chọn để chiết xuất điểm đặc trưng, 
trong phần thực nghiệm giá trị ngưỡng được xác định là 2, được chiết 
xuất theo lưu đồ, thể hiện trong hình (3.12). 
3.1.4. Chương tr nh tự đ ng đồng đăng ký ảnh 
Tự động phân tích ảnh là cơ sở để thực hiện các phân tích 
thiếp theo. Ảnh SAR được tự động phân tích bằng wavelet đa phân 
14 
giải trong wavelet db1 là phù hợp nhất vì db1 có thể phát hiện ra 
điểm đột biến của tín hiệu. Ảnh SAR được phân tích thành 4 tầng, 
mỗi tầng gồm 4 ảnh nhỏ đại diện cho các đặc tính của ảnh theo các 
hướng đứng, hướng ngang, đường chéo và ảnh xấp xỉ. Hình 3.4 là 
lưu đồ thuật toán tự động đồng đăng ký ảnh SAR. 
 Hình 3.4. Lưu đồ thuật toán tự động đồng đăng ký ảnh 
3.2 Giải pháp lọc nhiễu pha sử dụng phƣơng pháp lọc 
Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số 
Pha giao thoa có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, làm giảm 
chất lượng của việc tạo giao thoa phục vụ cho việc tạo mô hình số bề 
mặt. Nhiễu pha được định nghĩa là pha gián đoạn do nhiễu trong giao 
thoa. Số lượng nhiễu pha có tác động quan trọng đối với quá trình mở 
pha, và nó trở thành một tiêu chí trong đánh giá chất lượng giao thoa. 
15 
Hơn nữa, pha giao thoa ở các vùng khác nhau sẽ có các tính chất 
thống kê khác nhau do ảnh hưởng bởi các yếu tố địa hình. 
Hình 3.5. Lưu đồ thuật toán lọc nhiễu pha 
Với mỗi ảnh pha giao thoa được lọc nhiễu, mỗi điểm ảnh được 
lọc gọi là điểm ảnh x t. Các điểm ảnh xung quanh điểm ảnh x t được 
gọi là điểm ảnh láng giềng. Số lượng và kích thước của điểm ảnh 
láng giềng có thể t y biến. Các điểm ảnh này sau đó được phân ra 
thành hai nhóm dựa trên tính chất xác suất, bao gồm nhóm nền và 
nhóm lọc. Các bước lọc nhiễu được thực hiện như sau: 
- ớc tính sơ bộ giá trị của điểm ảnh x t g(m, n), đây là giá trị 
trung bình median của các điểm ảnh thuộc một cửa sổ kích thước 3x3 
chứa điểm ảnh x t ở chính giữa. 
- Phân loại các điểm ảnh láng giềng theo hai nhóm: nhóm nền 
và nhóm lọc: 
16 
+ Phân loại lần 1: 8 điểm ảnh láng giềng trực tiếp g(k, l) của 
điểm ảnh g(m, n) lần lượt được kiểm tra để phân loại. 
+ Phân loại lần 2:Tính giá trị trung bình các điểm ảnh nhóm 
lọc nmg , và gán cho điểm ảnh x t. Phân loại lại các điểm ảnh 
thuộc nhóm nền. 
TIỂU KẾT CHƢƠNG 3 
Phép biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ - biến đổi wavelet là một trong 
những phép biến đổi đã và đang được sử dụng phổ biến trong xử lý 
tín hiệu. Với một số ưu điểm về cơ sở toán học, về tính bất biến về vị 
trí, tính bảo toàn thông tin, phép biến đổi wavelet có thể được sử 
dụng trong xử lý tín hiệu của ảnh radar và đặc biệt có hiệu quả trong 
phương pháp đo radar giao thoa. 
Trong phương pháp giao thoa, ph p biến đổi wavelet được sử 
dụng để phân tích các ảnh và hệ số tự tương quan trong nhằm mục 
đích tự động chọn kích thước cửa sổ khớp, khớp điểm tự động trong 
công đoạn đồng đăng ký cặp ảnh radar giao thoa. 
Lọc nhiễu được xem như là một giải pháp quan trọng để nâng 
cao độ chính xác của DSM thành lập bằng phương pháp InSAR. Để 
giảm thiểu ảnh hưởng của các pha lỗi, bảo tồn vân giao thoa với mục 
đích tăng độ chính xác và hiệu quả mở pha, NCS đã đề xuất phương 
pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có 
trọng số. 
CHƢƠNG 4. THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN 
4.1. Khu vực nghiên cứu. Khu vực thử nghiệm trong luận án 
là các vùng Quảng Ninh và Ninh Thuận có địa hình tương đối đặc 
trưng, và có đầy đủ các tư liệu, dữ liệu cần thiết. 
4.2. Dữ liệu sử dụng 
4.2.1. Ảnh SAR: NCS chọn dữ liệu Sentinel-1A. Sentinel-1A 
là vệ tinh đầu tiên thuộc dự án Copernicus, với mục đích theo dõi sự 
biến đổi khí hậu và giám sát môi trường ở trái đất. Hai cặp ảnh SAR 
được thu nhận cách nhau 12 ngày nên sự tương quan giữa hai ảnh thu 
được tại một khu vực nghiên cứu rất lớn. 
17 
Ảnh chính 
Ảnh phụ 
Hình 4.1. Ảnh Sentinel - 1A khu vực Quảng Ninh 
Ảnh chính 
Ảnh phụ 
Hình 4.2. Ảnh Sentinel - 1A khu vực Ninh Thuận 
Bảng 4.1. Dữ liệu ảnh cho khu vực nghiên cứu 
Khu 
thực 
nghiệm 
Dữ 
liệu 
Ngày thu Độ phân giải (m) Quỹ 
đạo 
Kích thƣớc 
ảnh 
Đƣờng 
đáy 
(m) 
Phƣơng vị Hƣớng 
tầm 
Quảng 
Ninh 
SLC 14/05/2017 13.98 2.33 16577 518 x 605 124 
SLC 26/05/2017 13.98 2.33 16752 624 x 686 
Ninh 
Thuận 
SLC 09/10/2017 14.00 2.33 18742 1651 x 1461 126 
SLC 21/10/2017 14.00 2.33 19092 1654 x 1460 
4.2.2. Ảnh h ng không: Dữ liệu để so sánh là DSM được 
thành lập từ ảnh hàng không chụp năm 2017 do Xí nghiệp bay chụp 
và Đo vẽ ảnh của Tổng CT Trắc địa - ản đồ, Cục ản đồ ộ Tổng 
Tham mưu, QP đã tiến hành bay chụp ảnh các khu vực Quảng Ninh 
và Ninh Thuận phục vụ cho công tác đo vẽ bản đồ tỷ lệ 1/10 000. 
Máy chụp ảnh sử dụng là máy chụp ảnh kỹ thuật số Vexcel Ultracam, 
độ cao bay chụp ảnh: Khu vực Quảng Ninh: 3230m; Khu vực Ninh 
Thuận:.5850m. 
 Từ tư liệu ảnh, Xí nghiệp đã tiến hành tăng dày và đo vẽ ảnh 
để thành lập bản đồ tỷ lệ 1/10 000 với khoảng cao đều 5m. 
18 
 Từ tư liệu ảnh hàng không của các khu vực Quảng Ninh và 
Ninh Thuận, đã tạo được DSM, với kết quả như sau: 
DSM của Quảng Ninh 
DSM của Ninh Thuận