1. Nghiên cứu tổng quan:

Nghiên cứu tổng quan được tiến hành trên thông qua các tài liệu từ cơ bản đến những nghiên cứu mới nhất về viễn thám SAR, ứng dụng viễn thám SAR và các ứng dụng cụ thể nêu trên. Trong toàn bộ nghiên cứu tổng quan, đề tài đã tham khảo hàng trăm bài báo khoa học, hầu hết là các công bố mới nhất (từ 2015).

Với nội dung nghiên cứu tổng quan như trên, đề tài đã xuất bản một cuốn sách chuyên khảo năm 2020.

Hình 1: Các nội dung nghiên cứu tổng quan

2. Mô phỏng dữ liệu LOTUSat-1 từ các vệ tinh tương tự:

Dữ liệu các vệ tinh tương tự được phân tích và xác định là dữ liệu TerraSARX và COSMO-SkyMed. Qua quá trình nghiên cứu tìm kiếm thuật toán biến đổi ảnh nhằm mô phỏng dữ liệu LOTUSat-1, nhóm nghiên cứu nhận thấy:

- Với các thông số hiện nay của vệ tinh LOTUSat-1 (chưa được chế tạo) không đủ để mô phỏng các tính năng kỹ thuật đầy đủ của ảnh LOTUSat-1 mà chỉ có thể mô phỏng ảnh tán xạ phản hồi (σ0) của chế độ chụp ảnh SLC (Single Look Complex).

- Về mặt ứng dụng, ảnh mô phỏng ở chế độ trên là đủ để đánh giá các khả năng ứng dụng cũng như phát triển bước đầu các công cụ ứng dụng dữ liệu LOTUSat-1 trong điều kiện Việt Nam.

Thêm vào đó, khi phân tích và tìm hiểu kỹ hơn về phương trình radar (radar equation), nhóm nghiên cứu nhận thấy hoàn toàn có thể sử dụng phương trình radar trong biến đổi ảnh nguồn thành ảnh LOTUSat-1 một cách trực tiếp thông qua việc tính toán, thay thế các tham số của phương trình radar của ảnh nguồn thành tham số của LOTUSat-1. Cách biến đổi trực tiếp dựa vào phương trình radar này có ưu điểm là tiến hành nhanh, tường minh, tránh được một số giả thiết nếu so sánh với quá trình biến đổi thông qua dữ liệu gốc. Vì vậy, phương pháp mô phỏng dữ liệu LOTUSat-1 từ các vệ tinh tương tự trên dựa vào phương trình radar.

Hình 2: Các bước mô phỏng ảnh LOTUSat-1 từ ảnh tương tự

Thuật toán mô phỏng ảnh cũng được phát triển thành một chương trình dựa trên phần mềm mã nguồn mở SNAP. Tổng cộng, số ảnh được mô phỏng là 16 cảnh. Các ảnh này được tạo thành cơ sở dữ liệu với các thông tin siêu dữ liệu (metadata), được quản lý trên phần mềm Microsoft Access.

3. Xây dựng và phát triển các mô hình ứng dụng sử dụng dữ liệu mô phỏng LOTUSat-1:

Các mô hình ứng dụng sử dụng dữ liệu mô phỏng LOTUSat-1 được xây dựng và phát triển nhằm đánh giá khả năng sử dụng dữ liệu LOTUSat-1, tối ưu hóa mô hình trong điều kiện Việt Nam và phát triển thành các công cụ sẵn sàng chuyển giao công nghệ. Quá trình phát triển các mô hình ứng dụng như dưới đây.

Hình 3: Xây dựng và phát triển các mô hình ứng dụng

Do điều kiện nghiên cứu, tổng cộng 16 cảnh ảnh mô phỏng LOTUSat-1 được sử dụng là chưa đủ, đặc biệt là với các nghiên cứu sử dụng ảnh đa thời gian như theo dõi lũ lụt, theo dõi rừng và theo dõi phát hiện tràn dầu. Vì vậy, các mô hình đều được xây dựng và phát triển theo hướng kết hợp giữa ảnh LOTUSat-1 với các ảnh vệ tinh khác, đặc biệt là nguồn ảnh miễn phí.

4. Mô hình theo dõi lũ lụt:

Mô hình ứng dụng ảnh LOTUSat-1 giám sát lũ lụt được xây dụng với mục tiêu giám sát nhanh các khu vực bị ngập lụt trên các khu vực ở Việt Nam, trong điều kiện ở Việt Nam thông qua các bước xử lý với thuật toán đã được xây dựng thành công sử dụng các loại ảnh SAR hiện đã có trên thế giới như ảnh TerraSARX, ALOS-2, Sentinel-1 và RADARSAT.

Hình 4: Mô hình ứng dụng ảnh LOTUSat-1 và thuật toán giám sát lũ lụt trong điều kiện Việt Nam

- Hiệu chỉnh hình học và cắt theo khu vực quan tâm: sử dụng là Range Doppler Terrain Correction được trang bị trong phần mềm SNAP.

- Hiệu chỉnh radiometric: Mục tiêu của hiệu chuẩn SAR là cung cấp hình ảnh trong đó các giá trị pixel có thể liên quan trực tiếp đến tán xạ radar của cảnh ảnh.

- Lọc nhiễu: Nhìn chung quá trình lọc nhiễu là quá trình làm giảm lượng thông tin trên ảnh để giá trị pixel của một đối tượng địa lý có sự tương đồng nhất định, như vậy nếu quan sát trên ảnh ta sẽ dễ dàng nhận biết hơn. Mức độ lọc nhiễu phụ thuộc vào số đa trường nhìn (multi looks), số đa trường nhìn càng lớn thì mức độ lọc càng cao và ngược lại.

- Chuyển đổi giá trị điểm ảnh sang Đề-xi-ben: chuyển giá trị pixel của ảnh SAR được ghi nhận dưới dạng giá trị số (digital numbers - DN) sang giá trị đề-xi-ben (dB) hoặc sigma zero.

- Tách nước theo ngưỡng: Đây là bước quan trọng nhất trong toàn bộ thuật toán tách lũ dựa trên cơ sở sự khác biệt tán xạ sóng radar của mặt nước lũ so với các đối tượng khác trên bề mặt đất. Đề tài đã xây dựng các công cụ xử lý ảnh tự động (sử dụng ngôn ngữ lập trình Python) nhằm mục đích đưa ra kết quả nhanh và đồng bộ.

- Kiểm nghiệm kết quả tách nước: Các chỉ số sai số được sử dụng như hệ số quy hồi (R²), hệ số Nash (NSE), sai số trung phương (RMSE) để đánh giá kết quả.

- Thành lập bản đồ và chiết xuất các thông tin lũ (thời gian ngập lụt, tần suất ngập lụt) phục vụ giám sát lũ.

Hình 5: Biểu đồ thể hiện giá trị ngưỡng tối ưu (điểm đen đậm) ước tính cho ảnh LOTUSat-1

Phần nghiên cứu quan trọng nhất trong mô hình này là phương pháp tìm ngưỡng tách các khu vực ngập lụt trên ảnh LOTUSat-1 và trên các ảnh radar băng X khác như TerraSAR-X và COSMO-SkyMed. Đề tài đã nghiên cứu và đề xuất phương pháp tách ngưỡng mới cho khu vực nước bị ngập nhưng bị bao phủ bởi thực vật. Đây là phương pháp mới và đã được nhóm công bố trên hai bài báo SCIE trên tạp chí European Remote Sensing và tạp chí Water.

5. Mô hình theo dõi mất rừng:

Mô hình kết hợp dữ liệu ảnh quang học và dữ liệu ảnh tương tự LOTUSat-1 được nghiên cứu phát triển nhằm giám sát nhanh diện tích rừng (Hình 8).

Hình 6: Mô hình kết hợp dữ liệu quang học và SAR trong giám sát diện tích rừng ở Việt Nam

Phần nghiên cứu quan trọng nhất trong mô hình này là sử dụng phân tích “time series” – phân tích hàng loạt các ảnh SAR nhằm tìm ra các điểm bất thường trong giá trị phản hồi. Sau đó, những khu vực biến động (có hành vi backscaterring bất thường) được kiểm tra với dữ liệu quang học (NDVI) để xác nhận lại. Nghiên cứu của nhóm đề tài tập trung vào việc:

- Xác định ngưỡng “bất thường” biến động giá trị tán xạ phản hồi trên ảnh radar time serie cho điều kiện rừng cụ thể tại Việt Nam;

• Nghiên cứu phương án kiểm tra những khu vực biến động rừng tiềm năng từ dữ liệu quang học (ảnh Landsat). Để đáp ứng mục tiêu giám sát nhanh, các ảnh time series được thu thập và xử lý hàng loạt, điều này đòi hỏi sự phức tạp hơn trong tiền xử lý cũng như phân tích ảnh, do đó các công cụ phân tích, xử lý hàng loạt cũng đã được xây dựng để giúp cho việc tính toán đạt hiệu quả cao nhất.

Hình 7: Biến động tán xạ ngược theo thời gian của các mẫu “mất rừng” và “rừng ổn định”

Nghiên cứu của đề tài cho thấy trong giám sát rừng, ảnh hưởng của địa hình là hết sức quan trọng, nhất là với mô hình sử dụng time series. Các nghiên cứu về xây dựng mô hình ứng dụng dữ liệu LOTUSat-1 trong theo dõi rừng của đề tài đã được công bố trong các hội thảo trong nước và quốc tế, bài báo trên tạp chí khoa học trong nước.

6. Mô hình đánh giá biến động địa hình:

Đánh giá biến động địa hình sử dụng dữ liệu SAR nói chung và LOTUSat-1 nói riêng có thể dựa vào hai phương pháp: lập thể (thành lập DEM) và giao thoa (đánh giá thay đổi độ cao tương đối).

Nghiên cứu này thực hiện xây dựng cả hai mô hình, trong đó tập trung vào kỹ thuật đánh giá chính xác và thuận lợi hơn là kỹ thuật InSAR. Kỹ thuật này đòi hỏi cần có hai ảnh SAR có độ tương quan tốt. Căn cứ để lựa chọn các ảnh thích hợp chủ yếu dựa trên chiều dài đường đáy (khoảng cách giữa hai ăng ten khi chụp ảnh và khoảng thời gian giữa hai lần chụp), điều kiện thời tiết. Khoảng thời gian thu nhận giữa hai ảnh cũng cần không quá lớn nhằm tránh sự mất tương quan. Trong kỹ thuật này, một ảnh sẽ được coi là ảnh chính (ảnh Master), ảnh còn lại sẽ là ảnh phụ thuộc (ảnh Slave). Quy trình công nghệ thành lập DEM từ cặp ảnh radar giao thoa trình tự các bước thực hiện được tiến hành như sau:

- Cắt ảnh và tải file quỹ đạo chính xác: Đây là bước chọn giới hạn vùng mà ta muốn xây dựng DEM trên ảnh radar.

- Đăng ký ảnh: Mục đích của việc đăng ký ảnh là tìm những điểm ảnh cùng tên trên 2 tấm ảnh radar (Master và Slave).

- Tạo pha giao thoa, loại bỏ pha phẳng và lọc bỏ nhiễu: Sau khi tiến hành đăng ký ảnh, ta sẽ sử dụng thành phần pha của cặp ảnh SAR để tạo ảnh giao thoa. Pha giao thoa được tạo ra ngoài pha do chênh cao địa hình còn có pha do ảnh hưởng của nhiễu và pha do độ cong trái đất, bởi vậy cần lọc, loại bỏ những ảnh hưởng này.

- Tạo ảnh tương quan: nhằm xác định các đối tượng trên hai ảnh có bị thay đổi trong khoảng thời gian nhất định nào đó hay không. Từ đó đưa ra giới hạn độ lệch pha giữa hai ảnh để đảm bảo độ chính xác cho việc giải mở pha sau này.

- Giải mở pha: Đây chính là bước then chốt, giúp xác định số chu kỳ đã bị mất đi trong quá trình tạo pha giao thoa.

- Tạo mô hình số độ cao DEM: Sau khi xác định được số chu kỳ bị mất đi, kết hợp với giá trị pha giao thoa cũng như các thông số khác như cạnh đáy ảnh B, bước sóng λ và góc tới để tính ra độ cao cho các điểm, từ đó xây dựng được DEM. DEM được thành lập có độ cao so với mặt Elipsoid, vì vậy chúng ta phải sử dụng mô hình dị thưởng độ cao EGM96 để tính chuyển về độ cao so với mặt Geoid.

Hình 8: Mô hình thành lập mô hình số độ cao và đánh giá biến động địa hình từ ảnh vệ tinh tương tự LOTUSat-1

Nghiên cứu của đề tài liên quan đến sử dụng ảnh LOTUSat-1 đánh giá biến động địa hình đã được công bố trong các hội thảo quốc gia.

7. Mô hình theo dõi tràn dầu:

Mô hình ứng dụng ảnh LOTUSat-1 theo dõi tràn dầu được xây dựng với mục tiêu giám sát nhanh vết dầu tràn trên vùng biển Việt Nam, trong điều kiện Việt Nam qua các bước xử lý với thuật toán đã được xây dựng sẵn thành công cụ xử lý nhanh, gần thời gian thực. Các hợp phần của hệ thống bao gồm:

- Thu nhận các loại tư liệu viễn thám SAR

- Xử lý nhận dạng vết dầu

Hình 9: Mô hình ứng dụng ảnh LOTUSat-1 và thuật toán theo dõi tràn dầu trong điều kiện Việt Nam

Để tăng tần suất quan sát, điều quan trọng trong bài toán theo dõi tràn dầu, không chỉ ảnh SAR băng tần X mà ảnh băng tần C hay L đều được sử dụng vì về nguyên tắc thì ảnh SAR được sử dụng trong giám sát tràn dầu không quá phụ thuộc vào băng tần quan sát.

Dựa trên việc xử lý ảnh băng X và băng C cho các vết dầu tràn ở các vùng biển lân cận Việt Nam (do trong thời gian thực hiện nghiên cứu, không có vụ tràn dầu lớn nào được ghi nhận trong vùng biển Việt Nam), nhóm nghiên cứu đã phát triển mô hình dựa trên việc tính toán và phân ngưỡng các ảnh GLCM.

Ảnh được tiền xử lý (tạo mặt nạ đất – nước; hiệu chuẩn để hiệu chỉnh sự khác biệt của giá trị tán xạ ngược; lọc giá trị trung bình để loại bỏ các đốm; chuyển đổi DN thành dB; đăng ký tọa độ ảnh SAR), sau đó được tính toán theo các kênh ảnh GLCM. Sử dụng thống kê giá trị trung bình, độ lệch chuẩn trên các ảnh GLCM Correlation, GLCM Variance, GLCM Mean để tính toán các ngưỡng trong điều kiện vùng biển Việt Nam để phân biệt vết dầu từ các vết nhiễu khác.

Hình 10: Ngưỡng của các chỉ số GLCM để tách vết dầu trên ảnh băng X, vùng biển Việt Nam

Nghiên cứu sử dụng ảnh SAR trong giám sát tràn dầu của đề tài đã được công bố trong hội thảo quốc tế.

8. Xây dựng các công cụ mã mở ứng dụng sử dụng dữ liệu mô phỏng LOTUSat-1 trong điều kiện Việt Nam:

Các mô hình nói trên đều đã được xây dựng thành các công cụ trên các phần mềm mã nguồn mở, chủ yếu là dựa trên phần mềm SNAP với việc viết thêm các mã nguồn bằng Python.

Hiện nay, do vẫn đang là sản phẩm nghiên cứu nên các công cụ này chưa được xây dựng các giao diện thuận tiện như với các phần mềm thương mại. Tuy nhiên, với các đối tượng người dùng chủ yếu nhắm tới trong giai đoạn này là các nhà nghiên cứu, việc sử dụng giao diện dòng lệnh cũng không phải là vấn đề lớn. Bên cạnh đó, để thuận tiện hơn cho việc chuyển giao công nghệ, đề tài đã xây dựng hướng dẫn sử dụng cho từng công cụ.

Các công cụ được phát triển riêng biệt theo bốn ứng dụng của đề tài là: theo dõi lũ, theo dõi tràn dầu, theo dõi rừng, đánh giá biến động địa hình. Các công cụ này có thể được xem xét để tích hợp trong một phần mềm hoặc bộ công cụ chuyên dụng cho xử lý ảnh LOTUSat-1.

Ý nghĩa khoa học: bước đầu nghiên cứu và làm chủ công nghệ xử lý ảnh LOTUSat-1 của Việt Nam; Mở rộng phạm vi ứng dụng ảnh SAR trong điều kiện Việt Nam