Nghiên cứu, xây dựng các giải pháp nâng cao độ chính xác trong xác định tham số rừng sử dụng ảnh ra đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực 20

BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG XÁC ĐỊNH THAM SỐ RỪNG SỬ DỤNG ẢNH RA ĐA TỔNG HỢP MẶT MỞ GIAO THOA PHÂN CỰC Chuyên n

BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ

NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG XÁC ĐỊNH THAM SỐ RỪNG SỬ DỤNG ẢNH RA ĐA TỔNG HỢP MẶT MỞ

GIAO THOA PHÂN CỰC

Chuyên nghành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Hà Nội - 2022

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI

HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ - BỘ QUỐC PHÒNG

Người hướng dẫn khoa học: TS

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp Học viện theo

Quyết định số ngày tháng năm 2022 của Giám đốc Học viện Kỹ thuật

Quân sự, họp tại Học viện Kỹ thuật Quân sự vào hồi giờ ngày tháng

năm 2022

Có thể tìm hiểu luận án tại:

- Thư viện Quốc gia Việt Nam

- Thư viện Học viện Kỹ thuật Quân sự

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ

CÔNG BỐ

1 , Phạm Minh Nghĩa, Bùi Ngọc Thủy, (2018) "Im-proved Three Component Decomposition Technique for Forest Parameters Estimation from PolInSAR Image," REV Journal on Electronics and Com-munications, Vol 8, No 3-4, pp 46-54

2 Phạm Minh Nghĩa, , Nguyễn Hùng An, (2019), "An improved adaptive decomposition method for forest parameters estimation using polarimetric SAR interferometry image," European Journal of Re-mote Sensing, Vol 52, No 1, pp 359-373, (SCIE, IF=2 808, Q1)

3 , Phạm Minh Nghĩa, Hoàng Xuân Hội, Nguyễn Phương Nam, (2015), "Ước lượng tham số rừng từ ảnh PolInSAR bằng phương pháp tối ưu kết hợp," Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự, (60),tr 62-72

4 , Phạm Minh Nghĩa, Mai Quốc Khánh, Lên Văn Nhu, (2019), "Forest Parameters Estimation over Sloping Forest Areas Using Coherence Optimization Method," International Symposium on Communi-cations and Information Technologies , (19), pp 487-491

5 , Phạm Minh Nghĩa, (2020), "An Optimal Eigenvalue-Based Decomposition Approach for Estimating Forest Parameters Over Forest Mountain Areas," Industrial Networks and Intelligent Systems (INIS-COM 2020), LNICST 334, pp 1–12

6 , Phạm Minh Nghĩa, Thiều Hữu Cường, Lê Văn Nhu, (2020), "Volume coherence function optimization method for extracting vegetation and terrain parameters from polarimetric synthetic aperture radar interferometry images," Journal of Applied Remote Sensing, Vol 14,

No 4, pp 1-20, (SCIE, IF=1 361, Q2)

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN

Một số kết quả đạt được của luận án

1 Đề xuất phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa để cải tiến những

hạn chế của kỹ thuật nghịch chuyển tham số Từ đó nâng cao độ

xác trong ước lượng pha địa hình mặt đất, cũng như các tham số của mô

hình và tham số rừng

2 Đề xuất phương pháp phân hoạch dựa trên mô hình thích nghi cải tiến

để khắc phục các nhược điểm của kỹ thuật phân hoạch hiện tại Các cơ

chế tán xạ được xây dựng phù hợp hơn với thực tế Từ đó, các tham số

mục tiêu trong mỗi cơ chế riêng biệt được ước lượng chính xác và đáng

tin cậy

Các giải pháp trên là các kết quả nghiên cứu đã đạt được của luận án

theo định hướng của đề tài, không trùng lặp với bất kỳ công trình khoa

học, luận án nào được công bố trong và ngoài nước trước đây Các kết

quả nghiên cứu được công bố trong 06 bài báo khoa học đăng tải trên

các tạp chí uy tín trong nước và thế giới

Hướng phát triển của luận án

1 Ứng dụng phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa phức và phương

pháp phân hoạch dựa trên mô hình thích nghi cải tiến cho nhiều khu vực

địa hình trong tự nhiên, đặc biệt là các khu vực rừng, núi tại Việt Nam,

nơi có nhiều chủng loại cây và đa dạng về chiều cao

2 Nghiên cứu, cải tiến thuật toán đề xuất nhằm giảm độ phức tạp cũng

như thời gian tính toán nhưng vẫn giữ được độ chính xác cao để đáp ứng

được các yêu cầu tính toán với các khu vực rừng có diện tích lớn

3 Từ kết quả thực nghiệm đạt được, tiếp tục nghiên cứu để nâng cao hơn

nữa hiệu quả của phương pháp đề xuất trong ước lượng các tham số rừng

và mở rộng áp dụng cho các mục tiêu tự nhiên khác

24

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài luận án:

Ngày nay, sự biến đổi khí hậu đang diễn ra rất phức tạp và được cảnh báo trên phạm vi toàn cầu Trong đó, thảm thực vật rừng đóng một vai trò rất quan trọng đối với sự biến đổi này Với sự ra đời của cách mạng công nghiệp

và phát triển đô thị, những tác động tiêu cực tới rừng bắt đầu gia tăng và gây

ra những biến đổi to lớn về phạm vi bao phủ cũng như đặc tính của thảm thực

vật rừng Do đó, việc nghiên cứu đặc tính của thảm thực vật rừng như chiều cao cây, mật độ, sinh khối là rất cấp thiết Trước đây, các tham số của rừng

chủ yếu được thu thập thông qua các khảo sát thủ công trên những cá thể thực

vật đơn lẻ Điều này không chỉ mất nhiều thời gian và nguồn lực mà còn hạn chế với các đối tượng nghiên cứu Ngày nay, với sự phát triển nhanh chóng của

khoa học kỹ thuật, đặc biệt là sự ra đời của kỹ thuật viễn thám, việc khảo sát thảm thực vật rừng trở nên dễ dàng và đem lại các thông tin đa dạng, chính xác hơn Trong đó, xác định tham số của rừng từ ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực (PolInSAR) là một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất trong lĩnh vực hoạt động của kỹ thuật viễn thám sóng siêu cao tần

Do đó nghiên cứu sinh đã chọn đề tài “Nghiên cứu, xây dựng các giải pháp nâng cao độ chính xác trong xác định tham số rừng sử dụng ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực”

2 Mục tiêu nghiên cứu:

Nghiên cứu và đề xuất các thuật toán nhằm nâng cao độ chính xác cho ước

lượng các tham số rừng dựa trên ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực (PolInSAR)

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu của luận án là tập dữ liệu ảnh ra-đa tổng hợp mặt

mở giao thoa phân cực, các mô hình tán xạ và các kỹ thuật ước lượng tham

số rừng đã được công bố trước đây Từ đó, luận án đề xuất các phương pháp phân tích, xử lý dữ liệu ảnh mới nhằm cải tiến các hạn chế của những giải pháp hiện tại và nâng cao độ chính xác trong việc xác định các tham số rừng như chiều cao, mật độ

4 Phương pháp nghiên cứu:

- Phương pháp thu thập thông tin, tài liệu, phân tích tổng hợp các công

trình, bài báo khoa học đã công bố trên thế giới và trong nước Thu thập nguồn

dữ liệu ảnh PolSAR và PolInSAR có liên quan đến các khu vực thử nghiệm

- Nghiên cứu các kỹ thuật phân hoạch mục tiêu và xây dựng mô hình thuật

toán nhằm cải thiện độ chính xác cho việc nhận dạng, xác định các tham số

rừng dựa trên ảnh PolInSAR

- Kỹ thuật lập trình và ứng dụng công nghệ tin học trong xây dựng chương

trình thực hiện tính toán, mô phỏng sử dụng công cụ MATLAB kết hợp phần

mềm chuyên dụng PolSARproSim, thực hiện thực nghiệm kiểm chứng

5 Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của luận án:

- Luận án đã đóng góp một sự cải tiến trong ứng dụng ảnh ra-đa tổng hợp

mặt mở giao thoa phân cực để khảo sát tham số rừng Đồng thời, luận án đã

khắc phục các nhược điểm của những phương pháp ước lượng tham số rừng

trước đây, góp phần hoàn thiện lý thuyết về phân hoạch mục tiêu dựa trên mô

hình tán xạ

- Kết quả nghiên cứu của luận án đã được đánh giá một cách đầy đủ về

cơ sở khoa học và khả năng ứng dụng Do đó, các phương pháp được đề xuất

trong luận án có thể được áp dụng rộng rãi trong việc khảo sát, phân loại địa

hình, đánh giá thực trạng và quản lý tài nguyên thảm thực vật rừng, cũng như

các mục tiêu tự nhiên khác trên mọi loại địa hình khác nhau

6 Nội dung của luận án:

Luận án bao gồm 7 phần: Mở đầu, 03 chương, kết luận và kiến nghị, danh

mục các công trình công bố kết quả nghiên cứu của đề tài luận án, danh mục

tài liệu tham khảo được trích dẫn và sử dụng trong luận án

Chương 1: Tổng quan về xác định tham số rừng ảnh ra-đa tổng hợp mặt

mở giao thoa phân cực; Chương 2: Phương pháp tối ưu hệ số tương can giao

thoa cho ước lượng tham số rừng sử dụng ảnh PolInSAR; Chương 3: Kỹ thuật

phân hoạch thích nghi cải tiến cho trích xuất tham số rừng từ ảnh PolInSAR

Cuối cùng là phần kết luận, đánh giá và nêu vấn đề cần nghiên cứu tiếp theo

2

Từ các kết quả trên, chúng ta thấy rằng chiều cao rừng được ước lượng với

phương pháp đề xuất nằm trong khoảng từ 15m đến 27m, trong khi đó kết quả

thu được từ phương pháp phân hoạch thích nghi nằm trong phạm vi 15m đến

22m Như được giới thiệu và phân tích trong chương một, phương pháp phân hoạch thích nghi [41] sử dụng giả định về đối xứng phản xạ để mô tả thành phần lớp tán cây và các vật tán xạ cơ bản được coi như là các hình trụ mỏng Tuy nhiên, trong thực tế có rất nhiều loại thực vật có tán lá rộng và cành lớn

sẽ không được mô tả một cách đầy đủ theo các giả định này Điều đó dẫn tới tại một số điểm ảnh kể trên lớp tán thực vật được nhận diện không chính xác

và kết quả ước lượng từ phương pháp phân hoạch thích nghi thấp hơn nhiều

so với phương pháp đề xuất

3 3 Kết luận chương

Chương ba đã đề xuất phương pháp phân hoạch dựa trên mô hình thích nghi cải tiến để xác định các tham số của mục tiêu tự nhiên từ dữ liệu ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực Phương pháp đề xuất đã khắc phục được nhược điểm của các kỹ thuật phân hoạch hiện tại và có thể áp dụng

trên nhiều loại địa hình, với nhiều loại thực vật khác nhau Theo đó, phương pháp đề xuất áp dụng hai mô hình tán xạ khối để thích nghi với cơ chế tán

xạ thực tế trong tự nhiên Đối với địa hình phẳng, mô hình tán xạ khối được

đề xuất bởi Arri đã được sử dụng Bằng cách điều chỉnh linh hoạt các tham

số trong mô hình, tán thực vật đã được mô tả phù hợp với dữ liệu quan sát thực tế Do vậy, với mỗi dữ liệu thu được trên các loại thực vật khác nhau, mô

hình này sẽ được biến đổi để phản ánh chính xác nhất phân bố của loại thực vật đó Đối với địa hình dốc, do ảnh hưởng của độ nghiêng bề mặt nên các cơ

chế tán xạ cũng bị biến đổi Để thích nghi với sự thay đổi này, mô hình tán xạ

khối Neumann đã được áp dụng Một ưu điểm của cả hai mô hình là không sử dụng giả định về đối xứng tán xạ cho các phần tử cơ bản trong tán thực vật Sau khi xây dựng mô hình thích nghi, các kỹ thuật phân hoạch dựa trên cơ sở

toán học được áp dụng để xác định tham số mô hình cũng như tham số mục tiêu tự nhiên Tuy các bước tính toán hơi phức tạp nhưng kết quả thu được có

độ chính xác cao Phương pháp đề xuất đã được kiểm chứng với nhiều tập dữ liệu bao gồm cả dữ liệu mô phỏng, dữ liệu thực tế và được so sánh với một số phương pháp phân hoạch đã công bố trước đây Mặc dù địa hình của một số khu vực núi rừng trong tự nhiên rất phức tạp, nhưng kết quả ước lượng tham

số cho các khu vực này từ phương pháp đề xuất vẫn tương đối chính xác

23

đề xuất cung cấp các kết quả chính xác hơn so với hai phương pháp còn lại

Bảng 3 1: Kết

quả

Tổng quan về xác định tham số rừng sử dụng ảnh

ra - đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực

1 1 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu và mục tiêu của luận án

1 1 1

Tình hình nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, kỹ thuật PolInSAR đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học do các ưu điểm của nó mang lại Năm 2014, nhóm tác giả Nguyễn Minh Hải, Trần Vân Anh [2] đã nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật InSAR trong Tiếp theo, hiệu quả của thuật toán đề xuất sẽ được kiểm chứng với mẫu dữ liệu

thực nghiệm thu được từ các khu vực rừng thực tế trên thế giới Mẫu dữ liệu

thực nghiệm này được chụp bởi hệ thống SIRC/X-SAR tại vùng KUDARA,

LAKE BAIKAL, RUSSIA như được chỉ ra trong Hình 3 2

Hình 3 2: Hình ảnh của khu vực rừng được đánh giá

Kết quả ước lượng chiều cao rừng của phương pháp đề xuất và phương pháp

phân hoạch dựa trên mô hình thích nghi [41] theo hàng thứ 150 của ảnh dữ

liệu được so sánh trong Hình 3 3

xác định thay đổi bề mặt địa hình Năm 2008, TS Hồ Tống Minh Định [7]

đã đề xuất ứng dụng kỹ thuật InSAR vi phân trong quan trắc biến dạng mặt đất khu vực thành phố Hồ Chí Minh Tác giả Nguyễn Bá Duy [1] nghiên cứu thành lập mô hình số độ cao (DEM) từ dữ liệu ảnh ra-đa giao thoa sử dụng phần mềm mã nguồn mở NEST và SNAPHU, PGS TS Phạm Minh Nghĩa [6], [45] đã nghiên cứu và ứng dụng thành công ảnh InSAR, PolInSAR trong xác định các tham số mục tiêu tự nhiên Nhìn chung, trong những năm qua, các

cơ quan nhà nước như Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Cục viễn thám, các trường đại học, học viện cùng với nhiều nhà khoa học đã tiếp cận nghiên cứu về hệ thống SAR, InSAR và các ứng dụng của nó Tuy nhiên,

số lượng các công trình nghiên cứu và công bố các phương pháp xác định tham

số rừng từ ảnh PolInSAR vẫn còn hạn chế

1 1 2 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới, kỹ thuật viễn thám sử dụng ảnh PolInSAR đã được nghiên cứu, phát triển cho nhiều mục đích khác nhau và đang được nhiều quốc gia quan tâm Do vậy, đã có rất nhiều các công trình nghiên cứu về xác định tham

số chiều cao, mật độ, sinh khối của rừng sử dụng ảnh PolInSAR được công

bố trên thế giới Nhìn chung các phương pháp này có thể được phân thành hai nhóm chính, nhóm thứ nhất bao gồm các kỹ thuật nghịch chuyển tham

số Nhóm thứ hai dựa trên các kỹ thuật phân hoạch theo mô hình dữ liệu PolInSAR Các phương pháp này đã được áp dụng phổ biến do sự đơn giản trong quá trình tính toán Tuy nhiên, các phương pháp này còn tồn tại một

Tham số ¯hv (m) ¯hd (m) ϕ0 (rad) RE (%) RM SE (m)

Phương pháp

Phương pháp

phân hoạch

thích nghi

Phương pháp

số Hình 3 3: Biểu đồ so sánh kết quả chiều cao rừng

Bảng 1 1: Hạn chế của các phương pháp hiện tại Sau khi tham sốtương quan chéo có thể được loại bỏ Ma trận dư được biểu diễn như sau: FV đã được lựa chọn, thành phần tán xạ khối trong ma trận

C ′ remainder = [C S ] + [C D ] + [C remainder ]





|α| 2 F D + |β| 2 F S 0 αF D + β ∗ F S

0 0 0



Công thức (3 21) sẽ dẫn tới một hệ phương trình phi tuyến xác định Để giải

hệ phương trình này, luận án áp dụng thuật toán Newton- Raphson Từ đó, các tham số α, β, F D , F S được xác định tương ứng với các nghiệm của hệ phương

trình phi tuyến Như vậy với mỗi cặp giá trị của θ¯ và ν trong khoảng giá trị θ¯ ∈ [0, π/2] và

định được một ma trận dư [C remainder ] tương ứng Bằng cách so sánh tất cả

¯

ưu cần tìm

3 2 Kết quả thực nghiệm

Đầu tiên, phương pháp đề xuất được thử nghiệm với dữ liệu mô phỏng được

tạo ra bởi phần mềm PolSARProSim Khu vực rừng mô phỏng có tên là PINE với diện tích là 0,72854 Ha, chiều cao cây trung bình là 18m và mật độ thực vật là 1000 cây/Ha Hệ thống ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực hoạt

động ở tần số 1,3GHz và góc tới 30 o

Hình 3 1: Biểu đồ kết quả ước lượng chiều cao rừng từ ba phương pháp Hình 3 1 và Bảng 3 1 biểu thị kết quả của chiều cao cây ước lượng từ phương

Nhóm Phương pháp Nhược điểm

Phương

pháp

nghịch

chuyển

tham

số

Phương pháp nghịch chuyển

ba trạng thái [54]

- Khi số lượng giá trị hệ số kết hợp

bị hạn chế hoặc các điểm kết hợp quá gần nhau, kết quả ước lượng pha đất sẽ không chính xác nữa

- Phụ thuộc giả định về sự chiếm

ưu thế của thành phần tán xạ khối

- Hiệu quả phụ thuộc lớn vào mô hình dự đoán trong LUT

Phương pháp hợp lý cực đại [43]

- Sử dụng giả định về sự chiếm ưu thế của thành phần tán xạ khối

để xác định pha địa hình mặt đất Phương pháp

nghịch chuyển

dữ liệu PolInSAR[19]

- Chỉ được áp dụng trong trường hợp chiều cao rừng nhỏ hơn 1, 3π/Kz và

độ suy hao sóng nhỏ hơn 0,3 dB/m

Phương pháp (CLSA) [23]

- Kết quả ước lượng chiều cao rừng phụ thuộc vào các giá trị ban đầu

- Sử dụng các giá trị dự báo trước trong LUT để xác định các tham số

Kỹ

thuật

phân

hoạch

mục

tiêu

Phương pháp phân hoạch

ba thành phần [11]

- Phụ thuộc vào giả định về sự đối xứng của thành phần tán xạ trực tiếp từ tán cây

Phương pháp phân hoạch bốn thành phần [60]

- Không khai thác hết các dữ liệu Pol InSAR trong ma trận hiệp phương sai

- Mô hình tán xạ được thiết lập không phù hợp với dữ liệu thực tế

α F D + βF S

các ma trận dư này với nhau, chúng ta sẽ xác định được cặp tham số θ, ν tối

pháp đề xuất được so sánh với phương pháp nghịch chuyển ba trạng thái [51]

và phương pháp phân hoạch dựa trên mô hình thích nghi [41] theo hàng thứ

134 của dữ liệu mo phỏng Quan sát Hình 3 1 chúng ta thấy rằng phương pháp

Thay thế các công thức (3 2), (3 4), (3 6) vào phương trình (3 1), chúng ta thu

được một mô hình phân hoạch thích nghi như sau:

nhược điểm dẫn tới các kết quả ước lượng không ổn định và thiếu chính xác Bảng 1 1 tóm tắt sự hạn chế của một số phương pháp xác định tham số rừng

¯











1







Ngoài ra, hạn chế lớn nhất của cả hai nhóm trên là chỉ áp dụng cho các khu

vực rừng có địa hình tương đối bằng phẳng Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và đề xuất một số giải pháp mới nhằm cải thiện các nhược điểm của các phương pháp hiện tại, đem lại các kết quả chính xác hơn khi ước lượng tham

(3 12)

Chúng ta thấy rằng có bảy tham số cần được xác định trong mô hình phân

¯

¯

trong khoảng phạm vi giá trị của nó Sau đó tham số F V sẽ được xác định theo

công thức sau:

số rừng trên cả địa hình bằng phẳng và địa hình dốc Theo đó luận án đề xuất hai phương pháp mới Đầu tiên, phương pháp tối ưu hệ số tương can giao

thoa phức được giới thiệu trong chương hai Một trong những đóng góp lớn của phương pháp này là đã xác định được chính xác pha địa hình mặt đất mà không cần sử dụng giả định về sự chiếm ưu thế của tán xạ trực tiếp từ tán cây trong kênh phân cực HV Thứ hai, kỹ thuật phân hoạch dựa trên mô hình

này, luận án giới thiệu một mô hình tán xạ mới có khả năng biến đổi thích nghi để Chúng ta thấy rằng C S, C D là hai ma trận chưa biết và đều có hạng bằng 1,

¯

một cặp giá trị θ, ν Tham số F V sẽ được xác định khi ma trận dư C remainder

¯

có thể đặc trưng cho nhiều loại thực vật trong thực tế mà không sử dụng bất

kỳ giả định nào về đối xứng tán xạ Hiệu quả của hai phương pháp đề xuất được đánh giá và kiểm định trên tập dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thực nghiệm

thu được trên các khu vực rừng trong thực tế Các kết quả thu được cho thấy phương pháp đề xuất đã cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc xác định

¯ =0 (3 14) các tham số mục tiêu tự nhiên so với những công trình công bố trước đây

Trong đó det (·) biểu thị định thức của ma trận Giả sử ma trận hiệp phương

sai giao thoa phân cực PolInSAR và ma trận tán xạ khối có dạng như sau:

1 2 Đặc tính tán xạ phân cực của mục tiêu

1 2 1 Ma trận tán xạ

Trong ra-đa phân cực, sóng điện từ được truyền bởi ăng-ten, sau đó lan



truyền trong các môi trường Trong quá trình lan truyền, chúng bị suy hao,





a 31

a 22

a 32 a 33







b 31

b 22

b 32 b 33



 (3 15) khúc xạ, tán xạ và cuối cùng một phần năng lượng của tín hiệu truyền được

bức xạ trở lại ăng-ten thu, như được minh họa trong Hình 1 1 Trong hệ tọa

độ phân cực (h,v), mối quan hệ giữa sóng tới và sóng tán xạ có thể được

[C int ] = F V C V θ, ν

= F V C V θ, ν + FD 

|β| 2





0 0 0 + F  S 0 0 



0 + [C  remainder ]

hoạch thích nghi bao gồm θ, ν, F V , F D , α, F S , β Đầu tiên, luận án thực hiện

xác định ma trận kết hợp tán xạ khối C V với mỗi cặp tham số θ, ν đầu vào

= [C int ] − F V C V θ, ν

trong khi đó C v θ, ν là một ma trận Hermitian đã biết vì được xác định bởi

là nhỏ nhất Do đó, định thức của ma trận [C int ] − F V C V θ, ν sẽ bằng 0

¯

det [C int ] − F V C V θ, ν

3 2

biểu Thay thế công thức (3 18) vào (3 17), chúng ta thu được một phương trình bậc diễn như sau [34]:

3 tổng quát đối với biến F V như

sau:

a 3 F V + a 2 F V

E hs

E vs

= ejk0 r r

S hh

S vh

S hv

S vv

E hi

E vi

= ejk0 r

Giả sử ba nghiệm của phương trình (3 19) lần lượt là F V1 , F V2 , F V3 , pha của tán

xạ khối được xác định theo công thức (3 20)

Trong đó E hi và E vi , E hs và E vs biểu thị trường sóng tới E⃗ i và trường sóng tán

xạ E⃗ s cho phân cực ngang (h) và phân cực đứng (v) tương ứng Hệ số (r) là khoảng cách từ ăng-ten thu đến vật tán xạ, k 0 là hệ số sóng đứng Trong môi

ϕ V = max angle F V1 , angle F V2 , angle F V3

20

(3 17) trường truyền sóng tương hỗ, ma trận tán xạ được biểu diễn như sau:

5

[C V ] = F V C V (θ, v, δ))

= F V [C a (δ))] + p(ν ) C b (2θ, δ)) + q(ν ) C c (4θ, δ))

xuất bởi Cloud [14] với |δ)| = tan α và arg (δ)) = arg (⟨(S hh + S vv ) S hv ⟩) Các ma trận

1 

0 2|δ)|

−

1 

→ →

2 Re(δ)) cos 2θ¯

1  − 2δ)

− 2j Im(δ)) cos 2θ¯

2 Re(δ)) cos 2θ¯

θ

|δ)| 2 cos 4θ¯

1 

− 2|δ)|

− |δ)| 2 cos 4θ¯

2|δ)| 2 sin 4θ¯ 

|δ)| 2 cos 4θ¯

θ

Để mô tả tán xạ lớp tán thực vật, luận án sử dụng một mô hình tổng quát

|S hv | e j (ϕ hv −ϕ hh )

|S hv | e j (ϕ hv −ϕ hh )

|S vv | e j (ϕ vv −ϕ hh )

(1 2) được giới thiệu bởi Arri [9] Theo đó, mô hình này được xây dựng dựa trên

phân bố bình phương cosin lũy thừa bậc n của các góc định hướng Theo đó,

Tổng công suất tán xạ của hệ thống ra-đa phân cực được biểu thị như sau:

P t = |S hh | 2 + 2|S hv | 2 + |S vv | 2 (1 3)

ma trận hiệp phương sai tán xạ khối được biểu diễn như sau:

¯

Ma trận hiệp phương sai [C V ] phụ thuộc vào ba tham số: góc định hướng trung

đó mức độ ngẫu nhiên ν biểu thị dạng phân bố của các vật tán xạ cơ bản trong

lớp tán cây và được mô tả trong công thức (3 7) với n ∈ [0 ÷ ∞] [9]

ν (n) = π12 2 +

n−1

k=0

n!n! (−1) n−k

Hình 1 1: Sự tương tác của sóng điện từ và mục tiêu

1 2 2 Véc-tơ tán xạ

Để thu được các thông tin vật lý của mục tiêu từ ma trận tán xạ phân cực,

ma trận tán xạ cần được véc-tơ hóa Bằng việc lựa chọn các hệ tọa độ và cơ sở

phân cực khác nhau, chúng ta có thể thu được các véc-tơ mục tiêu phân cực

khác nhau Véc-tơ mục tiêu tán xạ trong cơ sở Lexicographic được biểu diễn

Hai hệ số p(ν ) và q(ν ) được đặc trưng bởi các đa thức bậc sáu như sau:

p(ν ) = 2, 0806ν 6 − 6, 3350ν 5 + 6, 3864ν 4 − 0, 4431ν 3 − 3, 9638ν 2 − 0, 0008ν + 2, 000 q(ν ) = 9, 0166ν 6 − 18, 7790ν 5 + 4, 9590ν 4 − 14, 5629ν 3 − 10, 8034ν 2 − 0, 1902ν + 1, 0

(3 8)

Độ lớn của tính dị hướng tán xạ |δ)| có liên quan trực tiếp tới góc α được đề

∗

như sau:

⃗

0

Véc-tơ mục tiêu tán xạ phân cực trong cơ sở Lexicographic:

→ √ T

8 

2 − |δ)| 2 0

0

2 + |δ)| 2



Mối quan hệ giữa hai véc-tơ mục tiêu tán xạ phân cực như sau:

1 0 1



2 √  

0 2 0

 √



8  2j Im(δ)) cos 2θ¯

−

−

√ 2δ) sin 2θ¯

0

√ 2δ) sin 2θ¯

−√ 2δ) ∗ sin 2 ¯ 



trong đó U (L→P ) là ma trận chuyển đổi nguyên trị thỏa mãn U (L→P ) = +1 và

tới véc-tơ mục tiêu trong cơ sở Pauli

[C c ] =

 √



8 

− |δ)| 2 cos 4θ¯

√

− 2|δ)| 2 sin 4 ¯ 2|δ)| 2 cos 4θ¯

√ 2|δ)| 2 sin 4θ¯

√ 







(3 11)