Ước lượng tham số rừng từ ảnh PolInSAR bằng phương pháp tối ưu kết hợp

Bài viết này đưa ra một phương pháp mới để nâng cao độ chính xác trong việc ước lượng các tham số rừng. Phương pháp này dựa trên kỹ thuật tối ưu kết hợp để rút ra các tham số thực vật với độ chính xác cao. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng độ chính xác của các tham số rừng được cải thiện đáng kể bởi thuật toán đề xuất.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ước lượng tham số rừng từ ảnh PolInSAR bằng phương pháp tối ưu kết hợpKỹ thuật điều khiển & Điện tử ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ RỪNG TỪ ẢNH POLINSAR BẰNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU KẾT HỢP Nguyễn Ngọc Tân1*, Phạm Minh Nghĩa1, Hoàng Xuân Hội2, Nguyễn Phương Nam3 Tóm tắt: Ước lượng các tham số rừng từ ảnh ra đa mặt mở tổng hợp giao thoa phân cực (PolInSAR) là một trong những ứng dụng đầy triển vọng trong lĩnh vực viễn thám. Gần đây, có rất nhiều các nghiên cứu nhằm mục đích thu được các tham số rừng từ hình ảnh PolInSAR đơn tần số như phương pháp ESPIRT, phương pháp nghịch chuyển ba trạng thái…Tuy nhiên các kỹ thuật này có xu hướng ước lượng thấp các tham số rừng do sự suy hao của các sóng điện từ trong môi trường mặt đất. Bài báo này đưa ra một phương pháp mới để nâng cao độ chính xác trong việc ước lượng các tham số rừng. Phương pháp này dựa trên kỹ thuật tối ưu kết hợp để rút ra các tham số thực vật với độ chính xác cao. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng độ chính xác của các tham số rừng được cải thiện đáng kể bởi thuật toán đề xuất.Từ khóa: PolInSAR, ESPRIT; Ước lượng tham số rừng; Tối ưu kết hợp; Tập kết hợp; Ra đa mặt mở tổng hợpgiao thoa phân cực; Nghịch chuyển ba trạng thái. 1. MỞ ĐẦU Ra đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực ( PolInSAR) là một kỹ thuật viễn thám rađa, nó rất nhạy cảm với cấu trúc thẳng đứng và các đặc tính vật lý của môi trường tán xạ.Hệ thống này kết hợp được các ưu điểm của ra đa mặt mở tổng hợp phân cực và ra đa mặtmở tổng hợp giao thoa. Dữ liệu ảnh PolInSAR có độ phân giải cao và chứa đầy đủ cácthông tin, tính chất tán xạ phân cực của đối tượng cần phản ánh. Thông tin phân cực có thểphản ánh cấu trúc hình học và các đặc tính vật lý của mục tiêu. Ảnh PolInSAR khác so vớidữ liệu ảnh giao thoa thông thường, nó cho phép tạo ra sự giao thoa của các cặp phân cựctruyền/ nhận tùy ý, trong khi ảnh giao thoa thông thường lại bị phụ thuộc rất nhiều vào sựảnh hưởng của môi trường vật lý. Trong dữ liệu PolInSAR, pha giao thoa thay đổi với sựchọn của phân cực. Chúng ta có thể thu được các tham số địa vật lý quan trọng qua việcnghiên cứu sự thay đổi này. Do vậy, sử dụng dữ liệu ảnh PolInSAR để ước lượng các thamsố của mục tiêu tự nhiên là một ứng dụng đầy triển vọng. Trong hai thập kỷ vừa qua, nhiềuphương pháp và kỹ thuật phân tích đã được đề xuất như phương pháp ESPRIT [1], phươngpháp nghịch chuyển ba trạng thái [2]. Với mỗi phương pháp đó đều có các hạn chế vànhược điểm nhất định. Phương pháp ESPRIT có xu hướng ước lượng thấp các tham sốthực vật do sóng điện từ bị suy hao trong môi trường mặt đất. Với phương pháp nghịchchuyển ba trạng thái, chúng ta phải thực hiện ước lượng bình phương tối thiểu nhiều thamsố. Việc ước lượng này rất phức tạp và đó là một điều kiện hạn chế khi thực hiện. Ngoàira, nhiều kỹ thuật phân hoạch cũng được đưa ra để phân tích ảnh PolInSAR như phânhoạch Freeman-Durden [3-4], phân hoạch bốn thành phần Yamaguchi [5], phân hoạchCloude-Pottier [6-7]. Các kỹ thuật phân hoạch này cũng có nhiều hạn chế do mô hình tánxạ khối được giả định có tính chất đối xứng tán xạ cho tất cả các điểm ảnh và số lượng cácquan sát độc lập bị giới hạn. Các giả định này thường xuyên gây ra các công suất âm trongcác cơ chế phân hoạch, đặc biệt là đối với các khu vực rừng có thành phần tán xạ khốichiếm ưu thế. Bài báo này đề xuất một phương pháp nâng cao độ chính xác cho ước lượng tham sốrừng sử dụng dữ liệu PolInSAR. Trong phương pháp đề xuất, đầu tiên pha địa hình đượcước lượng từ nguyên lý tập kết hợp [8] nhằm giảm độ phức tạp trong quá trình tính toán.62 N. N. Tân, …, N. P. Nam, “Ước lượng tham số rừng … phương pháp tối ưu kết hợp.”Nghiên cứu khoa học công nghệTham số địa hình được ước lượng trực tiếp từ dữ liệu, điều này có thể khắc phục được cáclỗi có thể sảy ra trong quá trình xử lý khi số lượng kết hợp bị hạn chế. Sau đó, nguyên lýtối ưu kết hợp và phương pháp phân hoạch hai thành phần thích nghi [9] sẽ được áp dụngđể rút ra trạng thái phân cực tối ưu và các ma trận kết hợp tán xạ mặt đất, ma trận kết hợptán xạ khối. Do đó, hàm kết hợp giao thoa phân cực của mô hình RVoG được xây dựng.Để xác định được tập tham số tối ưu, cũng như rút ra các tham số rừng với độ chính xáccao nhất, thuật toán đề xuất đã thực hiện so sánh hàm kết hợp của mô hình này với kết hợpcủa ba kênh phân cực khác nhau được thu từ dữ liệu quan sát. Các kết quả mô phỏng vàphân tích đã cho thấy rằng phương pháp đề xuất mang lại hiệu quả tốt và ổn định hơnphương pháp nghịch chuyển ba trạng thái. Đồng thời phương pháp này cũng cho kết quảchính xác trên mọi loại địa hình rừng trong thực tế. 2. HỆ THỐNG POLINSAR VÀ MÔ HÌNH RVOG2.1. Hệ thống PolInSAR Một hệ thống giao thoa, phân cực hoàn toàn quét mỗi phần tử phân giải trong một khuvực từ hai góc quét khác nha ...