Nâng cao độ chính xác của mô hình số bề mặt từ ảnh radar

Nghiên cứu giải pháp nâng cao độ chính xác mô hình số bề mặt từ ảnh radar, góp phần cải thiện ứng dụng trong địa lý và môi trường.

• Người hướng dẫn: TS. Đào Ngọc Long
• Trường học: Trường Đại học Mỏ - Địa chất
• Chuyên ngành: Đo ảnh và Viễn thám
• Đề tài: Giải Pháp Nâng Cao Độ Chính Xác Mô Hình Số Bề Mặt Từ Ảnh Radar
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Tổng quan về các công trình nghiên cứu sử dụng phương pháp InSAR xây dựng DSM
• 1.2.1. Trên thế giới
• 1.2.2. Ảnh hưởng của khí quyển
• 1.3. Lịch sử phát triển của SAR
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MÔ HÌNH SỐ BỀ MẶT (DSM) BẰNG ẢNH RADAR
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DSM ĐƯỢC THÀNH LẬP BẰNG ẢNH RADAR
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tính cấp thiết của mô hình số bề mặt từ ảnh radar

Mô hình số bề mặt (DSM - Digital Surface Model) là một công cụ quan trọng trong việc mô tả bề mặt Trái Đất trong không gian 3D. Việc ứng dụng DSM trong nhiều lĩnh vực như thành lập bản đồ địa hình, giám sát tài nguyên môi trường, và phòng chống thiên tai đã cho thấy tầm quan trọng của nó. Tuy nhiên, phương pháp truyền thống để xây dựng DSM thường gặp khó khăn về chi phí và thời gian. Các phương pháp hiện đại như sử dụng ảnh radar và dữ liệu LiDAR đã được phát triển, nhưng vẫn còn tồn tại nhiều thách thức về độ chính xác và chi phí. Đặc biệt, ảnh radar với độ phủ rộng và chi phí thấp đã trở thành một lựa chọn khả thi cho việc xây dựng DSM. Việc nâng cao độ chính xác của DSM từ ảnh radar là một yêu cầu cấp thiết trong bối cảnh hiện nay.

1.1. Các phương pháp xây dựng DSM

Các phương pháp xây dựng DSM hiện nay bao gồm đo vẽ trực tiếp, ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, và ảnh từ UAV. Mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm riêng. Phương pháp đo vẽ trực tiếp tốn nhiều thời gian và chi phí, trong khi ảnh vệ tinh và UAV có thể không hoạt động hiệu quả trong điều kiện thời tiết xấu. Ảnh radar, đặc biệt là từ hệ thống SAR (Synthetic Aperture Radar), đã được chứng minh là có khả năng cung cấp dữ liệu chính xác và kịp thời. Việc sử dụng ảnh radar trong xây dựng DSM đã mở ra nhiều cơ hội mới cho nghiên cứu và ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau.

1.2. Độ chính xác trong mô hình số bề mặt

Độ chính xác của DSM phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm kỹ thuật xử lý ảnh, điều kiện khí quyển, và sự không tương quan giữa các ảnh. Phương pháp InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) đã được áp dụng rộng rãi để nâng cao độ chính xác của DSM. Tuy nhiên, các yếu tố như độ ẩm trong khí quyển và sự khác biệt về thời gian thu nhận ảnh có thể gây ra sai số lớn. Do đó, việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp để giảm thiểu sai số trong quá trình xử lý ảnh là rất cần thiết.

II. Giải pháp nâng cao độ chính xác của DSM

Để nâng cao độ chính xác của DSM từ ảnh radar, cần tập trung vào việc cải thiện quy trình xử lý ảnh. Các giải pháp như đồng đăng ký ảnh, tạo ảnh giao thoa, và lọc nhiễu pha là những bước quan trọng trong quy trình này. Việc áp dụng các thuật toán như biến đổi wavelet và phương pháp lọc nhiễu oldstein có thể giúp nâng cao chất lượng của DSM. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các kỹ thuật này có thể giảm thiểu sai số và cải thiện độ chính xác của sản phẩm cuối cùng.

2.1. Kỹ thuật xử lý ảnh

Kỹ thuật xử lý ảnh là một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác của DSM. Việc áp dụng các phương pháp như đồng đăng ký ảnh và tạo ảnh giao thoa giúp đảm bảo rằng các ảnh được sử dụng trong quá trình xây dựng DSM là chính xác và đồng nhất. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc cải thiện quy trình này có thể giảm thiểu sai số do khí quyển và các yếu tố khác gây ra. Sự phát triển của các phần mềm tự động trong xử lý ảnh cũng góp phần nâng cao hiệu quả và độ chính xác của quy trình này.

2.2. Ứng dụng công nghệ mới

Việc ứng dụng công nghệ mới trong xử lý ảnh radar là một xu hướng quan trọng hiện nay. Các thuật toán như biến đổi wavelet và lọc nhiễu oldstein đã được chứng minh là có khả năng nâng cao độ chính xác của DSM. Những công nghệ này không chỉ giúp cải thiện chất lượng ảnh mà còn giảm thiểu thời gian xử lý. Nghiên cứu cho thấy rằng việc tích hợp các công nghệ này vào quy trình xây dựng DSM có thể mang lại những kết quả khả quan, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về độ chính xác trong các ứng dụng thực tiễn.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Mô hình số bề mặt (Digital Surface Model - DSM) là tập hợp dữ liệu số biểu diễn một phần bề mặt Trái Đất trong không gian 3D, giữ vai trò thiết yếu trong thành lập bản đồ địa hình, nắn ảnh trực giao, quy hoạch, phân tích tầm nhìn, giám sát tài nguyên môi trường và quản lý tai biến thiên nhiên như lũ lụt, sạt lở đất.

Phương pháp đo vẽ trực tiếp ngoài thực địa đòi hỏi nhiều thời gian, nhân lực và gặp trở ngại lớn ở địa hình phức tạp. Phương pháp đo ảnh lập thể quang học (ảnh máy bay, vệ tinh, UAV) bị giới hạn bởi điều kiện mây mù, thời tiết và chi phí sản xuất cao. Dữ liệu quét LiDAR có chi phí đắt đỏ. Trong bối cảnh đó, ảnh vệ tinh Radar độ mở tổng hợp (Synthetic Aperture Radar - SAR) mang lại giải pháp hiệu quả nhờ khả năng hoạt động cả ngày lẫn đêm, xuyên mây mù, độ phủ rộng và chu kỳ chụp lặp ngắn. Đặc biệt, nguồn tư liệu từ vệ tinh Sentinel-1A (kênh C) cung cấp miễn phí từ năm 2014 với chu kỳ lặp ngắn mở ra tiềm năng ứng dụng lớn.

Tuy nhiên, việc xây dựng DSM bằng phương pháp giao thoa radar (InSAR) từ ảnh Sentinel-1A gặp nhiều yếu tố gây suy giảm độ chính xác:

• Tác động của khí quyển (độ ẩm, tầng đối lưu, tầng điện ly) gây trễ pha tín hiệu.
• Sự mất tương quan do đường đáy ảnh (baseline) và mất tương quan thời gian giữa các lần chụp lặp.
• Hạn chế trong quy trình xử lý ảnh: các thuật toán đồng đăng ký tự động và lọc nhiễu pha hiện hành (như trên phần mềm SNAP sử dụng cửa sổ kích thước cố định và mạng lưới điểm cố định) khiến DSM tạo ra chỉ đạt sai số độ cao trong khoảng 20m đến 30m.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án xác định là: Tại Việt Nam, các công trình trước đây chủ yếu dừng lại ở mức độ khảo sát khả năng ứng dụng InSAR/DInSAR từ các tư liệu ERS, JERS-1, ALOS PALSAR, TerraSAR-X mà chưa tập trung nghiên cứu giải pháp kỹ thuật chuyên sâu nhằm giảm thiểu sai số trong các công đoạn xử lý ảnh InSAR (cụ thể là công đoạn đồng đăng ký và lọc nhiễu pha) để nâng cao độ chính xác DSM từ tư liệu Sentinel-1A kênh C.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu cơ sở khoa học và các giải pháp nâng cao độ chính xác xây dựng DSM từ ảnh radar, phù hợp với điều kiện thực tế về tư liệu của Việt Nam.

Luận điểm bảo vệ

• Luận điểm 1: Với tín hiệu siêu cao tần sử dụng trong viễn thám radar, phép biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ (wavelet) là phù hợp trong việc chọn và khớp các điểm đặc trưng, phục vụ cho đồng đăng ký ảnh trong quy trình thành lập DSM bằng phương pháp InSAR.
• Luận điểm 2: Phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số là tối ưu trong lọc nhiễu pha giao thoa để nâng cao độ chính xác của DSM.

Đối tượng nghiên cứu

• Ảnh radar, quy trình thành lập DSM và các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của DSM được xây dựng bằng ảnh radar theo phương pháp radar giao thoa (InSAR).
• Thuật toán biến đổi wavelet và khả năng ứng dụng để nâng cao độ chính xác của DSM.
• Phép lọc nhiễu Goldstein và kỹ thuật thích nghi láng giềng trong lọc nhiễu pha giao thoa.

Phạm vi nghiên cứu

• Không gian thực nghiệm: Khu vực Quảng Ninh và Ninh Thuận.
• Nguồn tư liệu: Ảnh vệ tinh Sentinel-1A kênh C.
• Phạm vi kỹ thuật: Tập trung vào các thuật toán phân tích tín hiệu bằng biến đổi wavelet trong đồng đăng ký ảnh và kỹ thuật lọc nhiễu pha Goldstein thích nghi láng giềng có trọng số.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Kỹ thuật Radar độ mở tổng hợp (SAR) bắt nguồn từ nghiên cứu của Carl Wiley thuộc Tổng công ty Máy bay Goodyear (1951), tiếp nối bởi các thử nghiệm tại Đại học Illinois (1953) và Đại học Michigan (dự án Wolverine). Từ cuối thập niên 1960, NASA và Jet Propulsion Laboratory (JPL) phát triển cảm biến SAR băng L thử nghiệm trên tên lửa (1962), máy bay CV-990 (1966) và tàu Apollo 17 thăm dò Mặt Trăng (1972). Năm 1978, vệ tinh Seasat (Hoa Kỳ) đánh dấu mốc đầu tiên ứng dụng SAR từ không gian, tiếp theo là SIR trên tàu con thoi, Almaz-1 (Liên Xô, băng S, 1991), ERS-1 (ESA, băng C, 1991), JERS-1 (Nhật Bản, băng L, 1991) và Radarsat (Canada, băng C, 1995).

Graham (1974) là người đầu tiên chứng minh khả năng khai thác thông tin địa hình bằng kỹ thuật InSAR tại khu vực Puerto Rico với góc nghiêng từ 25° đến 45°. Bước sang thế kỷ XXI, hàng loạt hệ thống SAR độ phân giải cao được vận hành: ALOS PALSAR (2006), TerraSAR-X (2007), TanDEM-X (2010), Cosmo-Skymed (2010) và Sentinel-1 (2014).

Các hướng nghiên cứu quốc tế về độ chính xác InSAR DSM

Các nghiên cứu quốc tế tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng và tối ưu hóa quy trình xử lý:

• Đánh giá sai số độ cao DSM: Sefercik (2010, 2011) tạo DSM từ ảnh TerraSAR-X cho sai số trung phương (RMSE) độ cao đạt ±8m; từ SRTM kênh C đạt ±10.69m; từ SRTM kênh X đạt ±6.59m; từ ASTER GDEM đạt ±9.36m. Nikolakopoulos (2010) so sánh DSM từ TerraSAR-X (RMSE ±12.35m) và Sentinel-1 (RMSE ±14.68m).
• Ảnh hưởng của khí quyển: Hanssen (2001) chứng minh biến đổi nhiệt độ và áp suất gây biến dạng giao thoa ít hơn nhiều so với độ ẩm không khí. Zebker chỉ ra sóng radar bước sóng ngắn (≤3cm) chịu ảnh hưởng lớn từ độ ẩm, trong khi bước sóng dài (≥6cm) ít bị tác động. Yun (2002) kết hợp bóng thám không và GPS để hiệu chỉnh. Li và Ding (2004), Ding (2008) chứng minh nhiễu khí quyển gây sai lệch trên ±10cm khi đo biến dạng và lên tới ±100m khi tạo DEM; phổ tín hiệu khí quyển tuân theo luật lũy thừa với số mũ gần bằng -8/3. Jung (2014) sử dụng dữ liệu MODIS và MERIS giảm được 20% đến 40% sai số khí quyển.
• Đường đáy ảnh (Baseline): Kimura (2001) đề xuất phương pháp ước tính đường đáy cơ sở, chỉ ra đường đáy của ERS-1,2 khoảng 800m và ALOS PALSAR khoảng 1000m. Các tác giả nhấn mạnh đường đáy phải đủ dài để nhạy với địa hình nhưng phải đủ nhỏ để tránh hiện tượng mất tương quan.
• Đồng đăng ký ảnh (Co-registration): Zou (2009) nghiên cứu trên ảnh ERS-1/2 tại Tai Lam (Hồng Kông) và khẳng định đồng đăng ký ảnh phải đạt độ chính xác đến 1/10 pixel. Liao (2004) đề xuất phương pháp khớp ảnh tự động đa bước với kích thước cửa sổ tối ưu 63×63 pixel kết hợp bình sai số bình phương nhỏ nhất. Các nghiên cứu sử dụng biến đổi Fourier nhanh (FFT) cho tốc độ xử lý cao nhưng chỉ phù hợp địa hình bằng phẳng. Biến đổi wavelet đa phân giải được ứng dụng để chiết xuất điểm đặc trưng và ước tính tương quan.
• Lọc nhiễu pha giao thoa: Phân nhánh thành hai nhóm:
  1. Miền không gian: Phép lọc Lee, lọc trung bình có bù độ dốc địa hình.
  2. Miền tần số: Phép lọc Goldstein (1998) lọc thông thấp trên miền tần số. Để khắc phục nhược điểm làm mất tính liên tục pha ở vùng vân giao thoa dày, Baran (2003) đề xuất lọc Goldstein thích nghi cục bộ theo hệ số tương quan; Song (2014) dùng phân tích EMD; nghiên cứu [112] đưa ra kỹ thuật thích nghi láng giềng gán giá trị pha trung bình nhưng chưa xét đến trọng số khác nhau giữa các điểm ảnh láng giềng.

Tác giả / Nghiên cứu	Nguồn dữ liệu sử dụng	Sai số trung phương (RMSE) độ cao DSM / Kết quả chính
Sefercik (2010, 2011)	TerraSAR-X, SRTM (C, X), ASTER GDEM	TerraSAR-X: ±8m; SRTM-X: ±6.59m; SRTM-C: ±10.69m; ASTER: ±9.36m
Nikolakopoulos (2010)	TerraSAR-X, Sentinel-1	TerraSAR-X: ±12.35m; Sentinel-1: ±14.68m
Li & Ding (2004), Ding (2008)	Dữ liệu InSAR	Sai lệch khí quyển: >±10cm (biến dạng), lên đến ±100m (DEM)
Liao (2004)	Cặp ảnh SAR	Cửa sổ khớp ảnh tối ưu 63×63 pixel
Zou (2009)	ERS-1, ERS-2	Yêu cầu độ chính xác đồng đăng ký đạt 1/10 pixel

Các nghiên cứu trong nước

• Trần Vân Anh (2000s–2014): Ứng dụng ảnh JERS-1 tạo DEM khu vực Kagoshima (Nhật Bản) qua phần mềm GAMMA; sử dụng 4 cảnh ảnh JERS-1 tại Hà Nội đạt RMSE khoảng 3m (cao hơn bản đồ địa hình 3.5m); nghiên cứu sụt lún nội đô Hà Nội bằng ảnh JERS-1 băng L giai đoạn 1995–1998 (hệ số tương quan với số liệu đo lún mặt đất đạt 0.85); so sánh ảnh JERS-1 băng L và TerraSAR-X băng X.
• Phạm Quang Vinh và Viện Địa lý (2009–2010): Nghiên cứu DInSAR đánh giá lún mặt đất Hà Nội từ ảnh ENVISAT ASAR và JERS-1.
• Nguyễn Bá Duy: Khảo sát thành lập DEM từ ảnh ERS-1, ERS-2 của ESA.
• Hồ Tống Minh Định (2006): Xây dựng DEM từ ảnh SAR, chỉ ra độ chính xác đạt 2m–7m ở đồng bằng và 10m–20m ở vùng đồi núi.
• Nguyễn Minh Hải: Phân tích ảnh hưởng của điều kiện khí tượng đến pha nhiễu InSAR.
• Đặng Vũ Khắc (2011): Ứng dụng StaMPS/MTI với dữ liệu ALOS PALSAR kênh L (2007–2011) xác định tốc độ lún Hà Nội từ 0 đến 68.0 mm/năm (tập trung tại Hoàng Mai, Hà Đông - Thanh Xuân, Hoài Đức - Từ Liêm).

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết

Các công trình trong nước chưa đưa ra giải pháp thuật toán cải tiến các công đoạn xử lý cốt lõi của quy trình InSAR. Phần mềm thương mại SNAP xử lý ảnh Sentinel-1A sử dụng kích thước cửa sổ cố định và chọn điểm lưới đều cố định, dẫn đến DSM có sai số lớn (20m–30m). Luận án tập trung giải quyết việc tự động hóa chọn kích thước cửa sổ và điểm đặc trưng bằng biến đổi wavelet trong đồng đăng ký ảnh, đồng thời xây dựng bộ lọc Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số để nâng cao độ chính xác DSM từ tư liệu Sentinel-1A kênh C tại Việt Nam.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

1. Nguyên lý viễn thám radar và radar nhìn xiên (SLAR)

Hệ thống radar chủ động phát và thu sóng điện từ siêu cao tần (bước sóng 1mm đến 1m, tần số 300 GHz đến 300 MHz). Radar luôn sử dụng cấu hình quét nghiêng về một phía để phân biệt các đối tượng có cùng khoảng cách nằm ở hai phía đường bay.

Băng tần	Dải tần số	Độ dài bước sóng ($\lambda$)	Khả năng tương tác / Xuyên phủ
P	< 300 MHz	> 100 cm	Xuyên sâu vào bề mặt đất và thực vật
L	1 – 2 GHz	15 – 30 cm	Xuyên qua tán lá, phản xạ từ thân cây/mặt đất
S	2 – 4 GHz	7.5 – 15 cm	Trung gian giữa băng L và C
C	4 – 8 GHz	3.75 – 7.5 cm	Xuyên đến giữa tán cây (Sentinel-1, ERS)
X	8 – 12 GHz	2.4 – 3.75 cm	Phản xạ chủ yếu từ đỉnh tán cây (TerraSAR-X)
Ku	12 – 18 GHz	1.67 – 2.4 cm	Độ phân giải cao, nhạy cảm với khí quyển
K	18 – 27 GHz	1.11 – 1.67 cm	Hấp thụ mạnh bởi hơi nước
Ka	27 – 40 GHz	0.75 – 1.11 cm	Bước sóng rất ngắn, giám sát chi tiết

Độ phân giải không gian của ảnh radar được xác định theo hai hướng:

• Độ phân giải theo hướng tầm (range resolution) trên mặt đất: $$R_r = \frac{c \cdot \tau}{2 \cos\theta}$$ (Trong đó: $c$ là vận tốc ánh sáng, $\tau$ là độ dài xung phát, $\theta$ là góc tới).
• Độ phân giải theo hướng phương vị (azimuth resolution) của hệ thống SAR: $$R_a = \frac{\lambda R}{2 L}$$ (Trong đó: $\lambda$ là bước sóng, $R$ là cự ly nghiêng, $L$ là chiều dài ăng ten vật lý).

2. Biến dạng hình học và nhiễu đốm trên ảnh radar

• Phủ chồng (Layover): Tín hiệu từ đỉnh đối tượng truyền về ăng ten trước tín hiệu từ chân đối tượng, làm đỉnh bị dịch chuyển và phủ chồng lên chân.
• Co ngắn (Foreshortening): Tín hiệu từ chân đối tượng tới trước nhưng sườn nghiêng hướng về phía radar bị nén ép lại trên ảnh.
• Khuất bóng (Shadow): Khu vực sườn khuất không nhận được sóng radar, không có tín hiệu phản hồi.
• Nhiễu đốm (Speckle): Hiện tượng giao thoa tăng cường hoặc triệt tiêu ngẫu nhiên giữa các sóng phản xạ trong cùng một phần tử ảnh.

3. Các phương pháp đo ảnh radar

1. Phương pháp đo độ dốc (Radarclinometry): Dựa trên nguyên lý "Shape from Shading" và khai thác bóng che/phủ chồng từ ảnh đơn để tính độ dốc, độ cao địa hình.
2. Phương pháp đo radar lập thể (StereoSAR / Radargrammetry): Sử dụng hai ảnh chụp từ hai góc nhìn khác nhau (cấu hình cùng phía hoặc khác phía) để xác định thị sai $p$ và độ cao $h$.
3. Phương pháp đo radar phân cực (Polarimetric SAR): Đo độ dốc địa hình theo hướng phương vị từ sự dịch chuyển cực đại của tín hiệu đồng phân cực, tích phân theo mặt cắt để tái tạo mô hình độ cao.
4. Phương pháp radar giao thoa (InSAR): Kết hợp hai ảnh phức thu nhận từ hai vị trí khác nhau hoặc hai thời điểm khác nhau để tạo ảnh giao thoa, trích xuất độ cao từ hiệu pha.

4. Cơ sở toán học của InSAR

Ảnh SAR đơn nhìn phức (Single Look Complex - SLC) biểu diễn bởi ma trận số phức $y$: $$y = Re + i Im = A e^{i\phi}$$ Cường độ $A = \sqrt{Re^2 + Im^2}$ và pha $\phi = \arctan\left(\frac{Im}{Re}\right)$.

Pha thu nhận tại mỗi điểm ảnh trên ảnh chính ($S_1$) và ảnh phụ ($S_2$): $$\phi_1 = -\frac{4\pi r_1}{\lambda} + \phi_{scat1} + \phi_{atm1} + \phi_{noise1}$$ $$\phi_2 = -\frac{4\pi r_2}{\lambda} + \phi_{scat2} + \phi_{atm2} + \phi_{noise2}$$

Ảnh giao thoa thu được bằng cách nhân ảnh chính với giá trị liên hợp phức của ảnh phụ ($y = y_1 \cdot y_2^*$). Khi các điều kiện tán xạ và khí quyển tương đồng, pha giao thoa là: $$\Delta\phi = \phi_1 - \phi_2 = -\frac{4\pi}{\lambda}(r_1 - r_2)$$

Biểu diễn theo hình học đường đáy vuông góc ($B_\perp$): $$\Delta\phi = -\frac{4\pi B_\perp q}{\lambda R}$$

Pha sau khi làm phẳng (loại bỏ độ cong elipsoid Trái Đất): $$\phi_{flat} = -\frac{4\pi B_\perp h}{\lambda R \sin\theta}$$

Phương trình xác định góc nhìn $\theta_1$ và pha giao thoa địa hình $\phi_0$: $$\cos\theta_1 = \frac{(H+R_E)^2 + r_1^2 - (R_E+h)^2}{2(H+R_E)r_1}$$ $$\phi_0 = -\frac{4\pi}{\lambda} \left( \sqrt{r_1^2 - 2 r_1 (B_h \sin\theta_1 + B_v \cos\theta_1) + B^2} - r_1 \right)$$

Phương pháp nghiên cứu thực tế

• Thu thập thông tin: Tổng hợp các công trình khoa học, thu thập dữ liệu ảnh Sentinel-1A kênh C tại hai khu vực thực nghiệm Quảng Ninh và Ninh Thuận.
• Phân tích, xử lý tín hiệu:
  • Ứng dụng biến đổi Wavelet: Phân tích đa phân giải ảnh SAR nhằm tự động phát hiện, trích xuất các điểm đặc trưng hình học và tối ưu hóa kích thước cửa sổ khớp ảnh cho công đoạn đồng đăng ký.
  • Bộ lọc Goldstein thích nghi láng giềng có trọng số: Mở rộng bộ lọc Goldstein miền tần số kết hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng, gán trọng số suy giảm theo khoảng cách và mức độ tương quan cho các pixel láng giềng để loại bỏ nhiễu pha mà vẫn bảo toàn các dải vân giao thoa tại vùng địa hình dốc.
• Lập trình và thực nghiệm: Xây dựng các mô-đun phần mềm tự động hóa đồng đăng ký và lọc nhiễu pha giao thoa, xử lý cặp ảnh thực tế và đánh giá độ chính xác DSM thành lập so với dữ liệu chuẩn.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương 1 trình bày tổng quan về nhu cầu cấp thiết của dữ liệu DSM trong bối cảnh biến đổi khí hậu và phát triển kinh tế - xã hội tại Việt Nam. Phân tích chi tiết lịch sử phát triển của công nghệ SAR từ các thử nghiệm đầu tiên năm 1951 đến các chùm vệ tinh hiện đại.

Chương này tổng kết toàn diện các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về:

• Các nguồn dữ liệu SAR (ERS-1/2, JERS-1, Envisat, ALOS PALSAR, TerraSAR-X, Sentinel-1A).
• Ba nhóm yếu tố chính gây suy giảm chất lượng InSAR: tác động khí quyển, sự bất tương quan đường đáy và sự suy giảm tương quan theo thời gian/địa hình.
• Các công đoạn kỹ thuật then chốt trong quy trình tạo DSM: đồng đăng ký ảnh, lọc nhiễu pha, giải mở pha và hiệu chỉnh hình học.
• Đánh giá hạn chế của các nghiên cứu tại Việt Nam và các công cụ xử lý thương mại hiện hành (như SNAP), qua đó xác lập tính cấp thiết của việc nghiên cứu thuật toán wavelet và lọc Goldstein thích nghi có trọng số cho tư liệu Sentinel-1A.

Chương 2: Cơ sở khoa học xây dựng mô hình số bề mặt (DSM) bằng ảnh radar

Chương 2 thiết lập toàn bộ nền tảng toán học và vật lý của viễn thám radar phục vụ xây dựng DSM:

• Nguyên lý phát - thu tín hiệu siêu cao tần, cơ chế quét nghiêng và hình học của hệ thống SLAR/SAR.
• Công thức tính độ phân giải không gian theo hướng tầm ($R_r$) và hướng phương vị ($R_a$).
• Đặc trưng hình học và nguồn gốc các dạng sai số: biến dạng phủ chồng (layover), co ngắn (foreshortening), khuất bóng (shadow) và cơ chế hình thành nhiễu đốm (speckle).
• Bốn phương pháp đo ảnh radar: Radarclinometry, StereoSAR, Polarimetric SAR và InSAR.
• Hệ thống công thức giải tích mô tả hình học InSAR: biểu diễn số phức SLC, phương trình pha giao thoa ($\Delta\phi$), quan hệ giữa góc nhìn $\theta$, độ cao địa hình $h$, đường đáy vuông góc $B_\perp$ và các bước làm phẳng pha.

Chế độ chụp Sentinel-1A	Độ phân giải không gian	Phạm vi dải quét (Swath)	Cấu hình phân cực
Stripmap (SM)	5m × 5m	80 km	Đơn (HH, VV) hoặc Kép (HH+HV, VV+VH)
Interferometric Wide (IW)	5m × 20m (SLC)	250 km (gồm 3 dải IW1, IW2, IW3)	Đơn (HH, VV) hoặc Kép (HH+HV, VV+VH)
Extra Wide (EW)	20m × 40m	400 km	Đơn (HH, VV) hoặc Kép (HH+HV, VV+VH)
Wave mode (WV)	5m × 5m	20km × 20km (mỗi 100km chụp 1 ảnh)	Phân cực đơn (HH hoặc VV)

Chương 3: Giải pháp nâng cao độ chính xác của DSM được thành lập bằng ảnh radar

Chương 3 tập trung xây dựng các thuật toán cải tiến cho hai khâu trọng yếu trong quy trình InSAR:

• Giải pháp đồng đăng ký ảnh tự động dựa trên biến đổi Wavelet: Sử dụng phép biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ đa phân giải để phân tích phổ tần số của ảnh SAR. Thuật toán tự động tìm kiếm, định vị các điểm đặc trưng hình học có độ tương quan cao và tự động xác định kích thước cửa sổ khớp ảnh tối ưu cho từng vùng địa hình thay vì áp dụng cửa sổ cố định. Quá trình này giúp nâng cao độ chính xác khớp ảnh chính và ảnh phụ đạt mức dưới pixel (yêu cầu ≤ 1/10 pixel).
• Giải pháp lọc nhiễu pha Goldstein tích hợp thích nghi láng giềng có trọng số: Phân tích hạn chế của phương pháp Goldstein gốc (làm mờ vân giao thoa tại vùng sườn dốc) và phương pháp thích nghi láng giềng đơn giản (xem trọng số các điểm láng giềng là như nhau). Luận án xây dựng thuật toán tích hợp gán trọng số cho các điểm ảnh láng giềng dựa trên khoảng cách không gian và hệ số tương quan cục bộ $\alpha$. Kỹ thuật này bảo toàn cấu trúc các dải vân giao thoa dày đặc tại địa hình phức tạp, loại bỏ phần pha dư (phase residues) và tạo điều kiện thuận lợi cho bước mở pha.
• Xây dựng quy trình công nghệ tích hợp: Thiết kế sơ đồ xử lý hoàn chỉnh từ tiền xử lý ảnh SLC, đồng đăng ký tự động bằng wavelet, tạo ảnh giao thoa, lọc nhiễu pha thích nghi có trọng số, mở pha (phase unwrapping) và chuyển đổi tọa độ địa lý tạo DSM.

Chương 4: Thực nghiệm và thảo luận

Chương 4 kiểm chứng các thuật toán đề xuất bằng các chuỗi dữ liệu thực nghiệm:

• Dữ liệu thực nghiệm: Cặp ảnh vệ tinh Sentinel-1A kênh C chế độ chụp IW tại hai khu vực có đặc điểm địa hình khác biệt của Việt Nam: khu vực tỉnh Quảng Ninh (địa hình đồi núi, bờ biển phức tạp) và khu vực tỉnh Ninh Thuận (địa hình khô hạn, chuyển tiếp đồng bằng - núi).
• Quy trình thực nghiệm: Thực hiện đồng đăng ký bằng thuật toán wavelet cải tiến, so sánh hiệu quả với phương pháp truyền thống trên phần mềm SNAP; xử lý lọc nhiễu pha bằng bộ lọc Goldstein thích nghi láng giềng có trọng số.
• Phân tích và đánh giá kết quả: Đánh giá chất lượng các vân giao thoa sau lọc nhiễu; tiến hành mở pha và chuyển đổi sang DSM; so sánh độ cao DSM thu được với các điểm đo độ cao chuẩn và mô hình độ cao tham chiếu tại thực địa. Đưa ra các thảo luận chi tiết về mức độ cải thiện sai số trung phương độ cao và tính khả thi của giải pháp trong điều kiện thực tế tại Việt Nam.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Những đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

1. Ứng dụng thành công biến đổi wavelet trong xử lý đồng đăng ký ảnh radar: Áp dụng phương pháp biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ (wavelet) để phân tích cấu trúc tín hiệu ảnh SAR siêu cao tần, tự động chiết xuất các điểm đặc trưng và xác định kích thước cửa sổ khớp ảnh tối ưu, nâng cao độ chính xác đồng đăng ký ảnh phục vụ quy trình InSAR.
2. Đề xuất phương pháp lọc nhiễu pha Goldstein thích nghi láng giềng có trọng số: Bổ sung cơ chế gán trọng số theo khoảng cách và mức độ tương quan cho các điểm ảnh láng giềng trong bộ lọc Goldstein, khắc phục hạn chế làm mất tính liên tục pha ở vùng vân giao thoa dày đặc, bảo toàn thông tin địa hình và nâng cao độ chính xác giải pha.

Đóng góp thực tiễn và giải pháp đề xuất

• Cung cấp cơ sở khoa học và bộ giải pháp kỹ thuật có tính khả thi cao nhằm xử lý dữ liệu viễn thám miễn phí Sentinel-1A kênh C phục vụ thành lập DSM có độ chính xác đáp ứng yêu cầu thực tế tại Việt Nam.
• Đề xuất quy trình công nghệ và chương trình tính toán thử nghiệm hỗ trợ các đơn vị sản xuất bản đồ khắc phục hạn chế của các phần mềm thương mại, giảm phụ thuộc vào các nguồn ảnh radar thương mại đắt tiền.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế: Luận án tập trung thực nghiệm trên tư liệu ảnh Sentinel-1A kênh C tại hai khu vực thực nghiệm cụ thể (Quảng Ninh và Ninh Thuận); chưa mở rộng đánh giá trên các nguồn dữ liệu SAR băng tần khác (như băng L của ALOS-2 hay băng X của TerraSAR-X). Sai số do ảnh hưởng khí quyển chưa được tích hợp triệt để bằng các mô hình khí tượng tức thời đo tại trạm mặt đất.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng kiểm chứng thuật toán trên các vùng địa hình khác nhau của Việt Nam; nghiên cứu tích hợp dữ liệu hiệu chỉnh khí quyển từ các trạm quan trắc mặt đất hoặc dữ liệu viễn thám quang học (như MODIS/MERIS) nhằm tiếp tục nâng cao độ chính xác mô hình độ cao.

---

Giá trị tham khảo

• Nghiên cứu sinh và học viên cao học: Tham khảo hệ thống lý thuyết toàn diện về xử lý ảnh radar giao thoa (InSAR), các công thức giải tích hình học SAR và kỹ thuật xử lý tín hiệu số bằng biến đổi wavelet và lọc pha miền tần số.
• Giảng viên và cán bộ nghiên cứu chuyên ngành Trắc địa - Viễn thám: Sử dụng làm tài liệu giảng dạy chuyên sâu về viễn thám siêu cao tần, phương pháp thành lập DSM/DEM và xử lý ảnh SAR.
• Cơ quan quản lý và đơn vị sản xuất bản đồ: Ứng dụng quy trình đồng đăng ký và lọc nhiễu pha để xử lý nguồn tư liệu Sentinel-1A miễn phí, phục vụ thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ vừa và nhỏ, quan trắc sụt lún, giám sát trượt lở đất và quản lý tai biến môi trường với chi phí thấp.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao ảnh vệ tinh Sentinel-1A kênh C được chọn làm đối tượng nghiên cứu chính trong luận án?

Vệ tinh Sentinel-1A hoạt động từ năm 2014, cung cấp dữ liệu miễn phí với chu kỳ chụp lặp ngắn (12 ngày với 1 vệ tinh, 6 ngày với chùm 2 vệ tinh), phạm vi phủ trùm rộng (dải quét IW đạt 250km, diện tích cảnh ảnh lên tới 60.000 km²) và độ phân giải không gian 5×20m. Đây là nguồn dữ liệu phù hợp để xây dựng DSM diện rộng với chi phí thấp tại Việt Nam.

2. Hai khâu kỹ thuật nào trong quy trình InSAR được luận án tập trung cải tiến?

Luận án tập trung cải tiến hai khâu:

1. Đồng đăng ký ảnh (co-registration): Ứng dụng biến đổi wavelet để tự động chọn điểm đặc trưng và kích thước cửa sổ khớp ảnh.
2. Lọc nhiễu pha giao thoa (interferogram filtering): Phát triển phương pháp Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số.

3. Nhược điểm của phương pháp lọc nhiễu Goldstein truyền thống là gì và luận án khắc phục như thế nào?

Phương pháp Goldstein gốc hoạt động như một bộ lọc thông thấp trên miền tần số, có tốc độ tính toán nhanh nhưng nhược điểm là làm mất tính liên tục của pha ở những khu vực có dải vân giao thoa dày đặc (địa hình dốc). Luận án khắc phục bằng cách tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có gán trọng số theo khoảng cách và hệ số tương quan cục bộ, giúp bảo tồn biên và vân giao thoa.

4. Bốn phương pháp đo ảnh radar chính được tổng kết trong luận án gồm những phương pháp nào?

Bốn phương pháp gồm:

1. Đo độ dốc radar (Radarclinometry).
2. Đo radar lập thể (StereoSAR / Radargrammetry).
3. Đo radar phân cực (Polarimetric SAR).
4. Đo radar giao thoa (InSAR).

5. Hai khu vực nào tại Việt Nam được lựa chọn để thực nghiệm kiểm chứng?

Hai khu vực thực nghiệm là tỉnh Quảng Ninh (đại diện cho địa hình đồi núi, ven biển phức tạp) và tỉnh Ninh Thuận (đại diện cho khu vực khô hạn, địa hình chuyển tiếp đồng bằng - đồi núi).

---

Kết luận

Luận án đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở khoa học của công nghệ viễn thám radar siêu cao tần và phương pháp radar giao thoa (InSAR) trong thành lập mô hình số bề mặt (DSM). Nghiên cứu giải quyết hai mắt xích quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác DSM thông qua việc ứng dụng phép biến đổi wavelet trong đồng đăng ký ảnh và phát triển bộ lọc Goldstein thích nghi láng giềng có trọng số để khử nhiễu pha giao thoa. Kết quả thực nghiệm trên ảnh Sentinel-1A kênh C tại Quảng Ninh và Ninh Thuận khẳng định tính đúng đắn và hiệu quả của các giải pháp đề xuất, mở ra khả năng ứng dụng thực tiễn nguồn dữ liệu radar miễn phí phục vụ công tác thành lập bản đồ địa hình và giám sát tài nguyên môi trường tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Trong nghiên cứu bề mặt Trái đất hiện nay dữ liệu bản đồ mô hình số bề mặt (DSM) thể hiện được những ưu điểm vượt trội về sự mô phỏng tổng quan chân thực nhất về bề mặt Trái đất, nó được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực phục vụ cho công tác điều tra, khảo sát, phát triển kinh tế đất nước cũng như chủ quyền và an ninh quốc phòng. Đặc biệt với những diễn biến cực đoan của biến đổi khí hậu, yêu cầu về sử dụng các sản phẩm dữ liệu địa hình dưới dạng mô hình số phải có độ chính xác cao, đáp ứng nhanh và kịp thời. Cùng với đó là nhu cầu về sử dụng dữ liệu địa hình như là một lượng thông tin không thể thiếu trong xây dựng cơ sở dữ liệu của Hệ thông tin địa lý (GIS), phục vụ cho các nghiên cứu biến dạng sụt lún của bề mặt địa hình; xác định nhanh các vùng ngập lụt do mưa bão, vùng ngập lụt ven bờ do nước biển dâng do biến đổi khí hậu, trong thành lập bản đồ địa hình, bản đồ chuyên đề ở những khu vực thiếu ảnh viễn thám quang học, trong các công đoạn thành lập bản đồ và ứng dụng cho khảo sát, phân tích địa hình, thiết kế, quy hoạch. Để xây dựng DSM của một phần bề mặt Trái Đất trên một diện rộng, với chi phí thấp và trong khoảng thời gian ngắn nhất thì các phương pháp sử dụng tư liệu viễn thám tỏ rõ hiệu quả hơn cả, đặc biệt là sử dụng tư liệu của viễn thám radar - viễn thám siêu cao tần.

Viễn thám Radar (Viễn thám siêu cao tần) là phương pháp viễn thám chủ động hoạt động trong dải siêu cao tần của quang phổ sóng điện từ. Viễn thám Radar sử dụng nguồn năng lượng riêng không phụ thuộc vào ánh sáng mặt trời, và sóng điện từ có bước sóng dài. Vì thế, nó có khả năng hoạt động cả ban ngày và ban đêm cũng như trong mọi điều kiện thời tiết mà không chịu ảnh hưởng của các hiện tượng tự nhiên như mây, mưa. RADAR là từ viết tắt của cụm từ Radio Detection And Ranging, với nguyên lý hoạt động dựa trên sự lan truyền của sóng điện từ trong không gian, bản chất là -8- một thiết bị đo khoảng cách hoạt động trong phần vi sóng của phổ điện từ, có bước sóng từ 1mm đến 1m.

Tư liệu ảnh Radar đã được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực điều tra cơ bản, giám sát tài nguyên và môi trường trên bề mặt trái đất. Bên cạnh đó, viễn thám Radar cũng cho khả năng xác định độ cao của các điểm trên bề mặt trái đất. Người ta đã sử dụng ảnh Radar để xây dựng mô hình số bề mặt bằng phương pháp giao thoa để nghiên cứu và xác định sự sụt lún của bề mặt Trái đất, xác định nhanh các vùng ngập lụt do thiên tai, do biến đổi khí hậu, thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ trung bình và nhỏ. Lịch sử phát triển của SAR Khái niệm về Radar độ mở tổng hợp - Synthetic Aperture Radar (SAR) là do Carl Wiley của Tổng công ty Máy bay Goodyear năm 1951 [132] khởi nguồn.

Tại trường Đại học Illinois, một nhóm các nhà khoa học đã tiến hành nghiên cứu những thí nghiệm đầu tiên vào năm 1953; sau đó, quân đội Hoa Kỳ đưa dự án Wolverine về chủ đề này đến Đại học Michigan. Đây là khởi đầu của một loạt các hoạt động đóng góp vào sự phát triển của kỹ thuật SAR [42]. Từ cuối năm 1960, NASA đã bắt đầu tài trợ cho sự phát triển của hệ thống SAR cho các ứng dụng về dân sự. Jet Propulsion Laboratory (JPL) đã phát triển cho NASA một bộ cảm biến SAR band-L.

Bộ cảm biến này đã được cài đặt trên tên lửa vào năm 1962 trong các thí nghiệm thực hiện tại các trang web thử nghiệm tên lửa New Mexico. Cảm biến này là cảm biến cuối cùng được cài đặt trên máy bay NASA CV-990 vào năm 1966 và sau đó lại được nâng cấp bởi JPL [42,55]. Viện nghiên cứu môi trường Michigan (ERIM) và JPL đã phối hợp thực hiện các nghiên cứu thử nghiệm Apollo Lunar Sounder, và đã thành công khi thăm dò Mặt Trăng vào năm 1972 trên tàu Apollo 17 [42,55]. Vào năm 1978 lần đầu tiên trên vũ trụ (vệ tinh Seasat - USA) sử dụng SAR và tiếp tục với việc sử dụng SIR - Radar tạo ra ảnh trên tàu con thoi (Shuttle Imaging Radar).

Đầu năm 1991 có 3 vệ tinh mang thiết bị Radar được phóng thành công lên vũ trụ. Đó là Almaz-1 với bộ cảm biến S-band của Liên Xô (cũ), ERS-1 của cơ quan Vũ trụ châu Âu ESA, và JERS-1 với bộ cảm biến kênh L của Nhật -9- Bản. Năm 1995, Radarsat với bộ cảm biến C-band của Canada đã được phóng lên vũ trụ thành công [55]. Việc khai thác các thông tin địa hình sử dụng kỹ thuật Radar giao thoa độ mở tổng hợp (InSAR) được chứng minh lần đầu tiên bởi Graham, 1974 [51].

Với tư liệu sử dụng là ảnh độ phân giải cao khu vực Puerto Rico có hướng nghiêng và góc lệch khoảng 250 đến 450. Ông đã chỉ ra rằng kỹ thuật InSAR với nguyên lý cạnh sườn (side-looking) có thể sử dụng để phục vụ cho thành lập bản đồ địa hình vì hai lý do: - Độ phân giải của ảnh SAR có thể phân biệt được các đối tượng trên bề mặt địa hình cần biểu thị lên bản đồ. - Những điểm đo được bằng phương pháp InSAR có thể mô tả được độ cao và dáng của bề mặt địa hình. Có thể nói rằng, trong những năm 1990, công nghệ vũ trụ đã đạt được những thành công lớn với việc đẩy nhanh ứng dụng của viễn thám Radar cho các nghiên cứu khoa học và ứng dụng.

Sang đến đầu thể kỷ XXI đã có một số vệ tinh Radar có độ phân giải cao được phóng lên quỹ đạo chuyên phục vụ giám sát tài nguyên và biến động lớp phủ trái đất ở mức độ chi tiết hơn đó là ALOS PALSAR của Nhật (2006), ERS-1 (1993), ERS-2 (1995), Envisat (2002) của Châu Âu, TeraSAR X của Đức (2007). Cosmo-Skymed (2010), ALOS PALSAR-2, Sentinel-1… 1. Tổng quan về các công trình nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp InSAR xây dựng DSM 1. Trên thế giới Trong những năm gần đây, với sự phát triển của viễn thám Radar thì việc tạo DSM tự động đã trở thành một phần quan trọng của các nghiên cứu.

Nhiều kỹ thuật tạo DSM đã được phát triển, trong đó phương pháp Radar giao thoa (InSAR) là phương pháp đang được nghiên cứu nhiều nhất để tạo DSM phục vụ cho nghiên cứu sạt lở, giám sát hoạt động của núi lửa và theo dõi dịch chuyển bề mặt. Các nghiên cứu tập trung chủ yếu vào dữ liệu cũng như quy trình tạo DSM và các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của nó, có thể kể là các nghiên cứu của [45,89,90,91,92,93,94,105,106,107]. Trong công bố khoa học của Sefercik [106], - 10 - tác giả đã nghiên cứu tạo DSM từ dữ liệu TerraSAR-X với sai số trung phương về độ cao đạt được là ± 8. Trong các công trình khoa học tiếp theo của mình vào năm 2011, Sefercik cũng nghiên cứu tạo DSM từ các dữ liệu SRTM kênh C và X, và dữ liệu ASTER GDEM.

Kết quả DSM tạo từ ảnh liệu SRTM kênh C có sai số trung phương về độ cao đạt ± 10.69m, từ dữ liệu SRTM kênh X đạt ± 6.59m, từ dữ liệu ASTER GDEM đạt ± 9. Từ các kết quả trên, Sefercik đã kết luận rằng chất lượng của DSM phụ thuộc vào kỹ thuật tạo giao thoa, đặc điểm địa hình của khu vực nghiên cứu và khoảng cách giữa các mắt lưới để tạo DSM. Nikolakopoulos [92], đã thành lập DSM từ các dữ liệu khác nhau như: TerraSAR-X, Sentinel -1 chụp cùng khu vực và tiến hành so sánh đánh giá. Kết quả, DSM tạo từ ảnh TerraSAR-X cho sai số trung phương đạt ±12.35m, và Sentinel - sai số trung phương ±14.

Qua các nghiên cứu, các tác giả kết luận rằng: kỹ thuật tạo giao thoa ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng của ảnh giao thoa cũng như sản phẩm cuối cùng là DSM. Độ chính xác của chúng phụ thuộc vào các yếu tố như: ảnh hưởng bởi khí quyển, sự không tương quan về đường đáy ảnh, sự không tương quan giữa hai ảnh. Do vậy để nâng cao độ chính xác của DSM, cần tập trung cải thiện chất lượng của ảnh giao thoa. Hiện nay có rất nhiều các công trình khoa học nghiên cứu để cải thiện chất lượng của giao thoa cũng như cải thiện chất lượng của DSM như: Ảnh hưởng của khí quyển Chúng ta biết rằng, điều kiện khí quyển không đồng nhất sẽ ảnh hưởng đến việc ghi nhận ảnh ở những thời điểm khác nhau.

Sự lan truyền sóng điện từ trong điều kiện khí quyển khác nhau, làm cho khoảng cách tính được từ vệ tinh tới mặt đất sẽ khác nhau, do thời gian trễ gây ra, khi sóng được truyền trong sự nhiễu loạn của tầng đối lưu và tầng điện ly. Sự không đồng nhất trong khí quyển sẽ tạo ra nhiễu cho pha kết quả và nó sẽ làm giảm chất lượng của ảnh giao thoa. Rất nhiều phương pháp đã được nghiên cứu để giảm ảnh hưởng của khí quyển đến chất lượng giao thoa như nghiên cứu của Hanssen [55, 139]. Theo Hanssen [55], bằng việc sử dụng các tư liệu radar chụp ở các khu vực khác nhau, đã chứng minh được rằng sự biến đổi của nhiệt độ và áp suất dẫn đến - 11 - biến dạng giao thoa ít hơn nhiều so với độ ẩm trong không khí.

Cũng với một chứng minh khác của giáo sư Zebker thì độ ẩm trong khí quyển sẽ ảnh hưởng đến từng loại sóng radar có bước sóng khác nhau ở mức độ khác nhau. Đối với những sóng Radar có bước sóng ngắn từ 3 cm trở xuống thì độ ẩm sẽ ảnh hưởng nhiều đến xung truyền, giao thoa có thể bị nhiễu. Bước sóng từ 6 cm trở lên gần như ít bị ảnh hưởng bởi hơi nước trong khí quyển. Còn trong nghiên cứu của Yun [136] đã sử dụng bóng thám không kết hợp phương pháp GPS để đo độ ẩm và giảm thiểu sai số này.

Tuy nhiên việc đo đạc này cũng không thể làm hết cho nhiều vùng ở trên ảnh được, nên việc sử dụng thêm dữ liệu thời tiết đo ở các trạm mặt đất cũng là một giải pháp được đưa ra. Đối với phần ảnh hưởng bởi độ ẩm ở tầng điện ly, thì việc sử dụng cặp ảnh chụp cùng ở một điều kiện thời tiết như nhau là một giải pháp hữu hiệu, để giảm thiểu sai số do tầng điện ly gây ra.