Hình ảnh radar là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Giới thiệu

Hình ảnh radar (Radar Imagery) là dữ liệu không gian thu được từ các hệ thống radar chủ động, phát sóng vi ba và tiếp nhận tín hiệu phản hồi để xây dựng bản đồ bề mặt Trái Đất. Không giống như cảm biến quang học, radar có khả năng thâm nhập mây mù và hoạt động liên tục cả ngày lẫn đêm, giúp quan sát biến động địa hình và lớp phủ đất trong mọi điều kiện thời tiết.

Các hệ thống radar trên không (airborne) và trên quỹ đạo (spaceborne) đã được triển khai rộng rãi cho mục đích giám sát môi trường, quản lý tài nguyên thiên nhiên và ứng phó thảm họa. Ví dụ, dữ liệu SAR từ vệ tinh Sentinel-1 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA) được sử dụng để theo dõi sạt lở bờ biển và chuyển động địa chất tại nhiều vùng ven biển toàn cầu (ESA Sentinel-1 Mission).

Hình ảnh radar chứa đựng thông tin về độ nhám bề mặt, độ ẩm và cấu trúc vật liệu, tạo điều kiện cho nhiều phương pháp xử lý và phân tích nhằm trích xuất các đặc trưng địa vật lý. Khả năng thu nhận dữ liệu độc lập với ánh sáng mặt trời và điều kiện thời tiết làm cho radar trở thành công cụ không thể thiếu trong viễn thám đa mục tiêu.

Nguyên lý hoạt động của radar

Radar hoạt động bằng cách phát ra xung vi ba (microwave) từ anten phát, sóng vươn tới bề mặt và bị phản xạ trở lại anten thu. Thời gian trễ giữa lúc phát và thu tín hiệu, cùng với biên độ tín hiệu phản hồi, cho biết khoảng cách đến mục tiêu và tính chất bề mặt (độ nhám, độ ẩm).

Khoảng cách R được xác định theo công thức:

$R = \frac{c\,\tau}{2}$

Trong đó c là vận tốc ánh sáng (~3×108 m/s) và \tau là thời gian trễ tín hiệu. Việc chia cho 2 là do sóng phải truyền đi và quay trở lại.

Cường độ tín hiệu phản hồi phụ thuộc vào hệ số phản xạ bề mặt (backscatter coefficient) thể hiện đặc tính điện-dielectric và độ nhám so với bước sóng. Các thành phần này có thể được biểu diễn thông qua hệ số σ⁰, thường tính bằng decibel (dB).

• Rách đạo (range): Thời gian trễ xác định vị trí theo chiều sâu.
• Góc bắn (azimuth): Chuyển động của anten tạo ra độ phân giải ngang.
• Điều chế pha (phase): Cho phép phân tích biến dạng bề mặt qua kỹ thuật InSAR.

Các loại hình ảnh radar

Synthetic Aperture Radar (SAR) là công nghệ radar tổng hợp khẩu độ ảo, cho độ phân giải cao bằng cách kết hợp nhiều xung phát liên tục khi anten di chuyển. SAR được dùng rộng rãi trên vệ tinh (Sentinel-1, RADARSAT) và máy bay (NASA SAR Overview).

Side-Looking Airborne Radar (SLAR) trang bị trên máy bay, sử dụng khẩu độ thực để quét ngang bề mặt, phù hợp cho khảo sát diện rộng dưới tầm bay thấp. Ground Penetrating Radar (GPR) phát sóng tần số cao để thăm dò cấu trúc ngầm, như khảo cổ, khảo sát công trình ngầm và khảo sát địa chất.

• SAR đa phân cực (PolSAR): Ghi nhận tín hiệu ở nhiều trạng thái phân cực (HH, HV, VH, VV) để phân biệt loại vật liệu.
• InSAR (Interferometric SAR): Kết hợp hai ảnh SAR chụp tại hai thời điểm khác nhau để xác định biến dạng bề mặt.
• GPR: Phù hợp khảo sát độ sâu trên cạn, độ sâu thăm dò vài mét.

Mỗi loại radar có bước sóng và băng thông khác nhau, ảnh hưởng đến độ phân giải và khả năng thâm nhập. Ví dụ, bước sóng L-band (1–2 GHz) thâm nhập sâu hơn so với C-band (4–8 GHz) nhưng cho độ phân giải thấp hơn.

Độ phân giải và tính năng không gian

Độ phân giải radar bao gồm độ phân giải dải (range resolution) và độ phân giải vận (azimuth resolution). Độ phân giải dải xác định bởi băng thông tín hiệu B:

$\Delta R = \frac{c}{2B}$

Trong khi độ phân giải vận phụ thuộc vào chiều dài khẩu độ tổng hợp La và khoảng cách R:

$\Delta A = \frac{\lambda R}{2 L_a}$

Với λ là bước sóng radar. Độ phân giải cao cho phép phân biệt các đối tượng nhỏ, tuy nhiên đòi hỏi băng thông rộng và khẩu độ dài, làm tăng độ phức tạp hệ thống.

Các lớp phủ tín hiệu như đa phân cực, điều chế pha và xử lý Doppler giúp khai thác tối đa tính năng không gian và đặc trưng bề mặt. Việc cân bằng giữa độ phân giải và phạm vi quan sát là thách thức chính trong thiết kế hệ thống radar.

Xử lý tiền xử lý hình ảnh radar

Quá trình tiền xử lý hình ảnh radar đảm bảo tính chính xác và nhất quán trước khi đưa vào phân tích sâu. Đầu tiên, hiệu chỉnh địa tĩnh (geocoding) ánh xạ tín hiệu radar từ không gian hình ảnh sang hệ tọa độ bản đồ, giúp khớp đúng vị trí địa lý thực tế.

Cân bằng tín hiệu (radiometric calibration) hiệu chỉnh các sai số do biến động công suất phát và tính không đồng nhất của anten. Kết quả là giá trị phản xạ trở về (σ⁰) có thể so sánh trực tiếp giữa các ảnh chụp ở thời điểm khác nhau hoặc trên các hệ thống radar khác nhau.

• Lọc nhiễu muỗi (speckle filtering): Áp dụng bộ lọc Lee, Frost hoặc Gamma-MAP để giảm nhiễu đặc trưng mà radar sinh ra, giữ lại chi tiết cấu trúc bề mặt.
• Nội suy lưới (resampling): Đồng nhất kích thước ô pixel, điều chỉnh độ phân giải không gian để phù hợp với tiêu chuẩn phân tích.
• Loại bỏ bóng tối (layover/shadow correction): Xử lý vùng mất dữ liệu do địa hình che khuất bằng mô hình số độ cao (DEM).

Ngoài ra, các bước phụ như hiệu chỉnh ruồi rải (radiometric terrain correction) và chuẩn hóa phần trăm diện tích phủ mây (cloud mask normalization) nếu ảnh kết hợp với dữ liệu quang học cũng thường được thực hiện để tăng cường độ chính xác.

Phân tích và diễn giải hình ảnh

Phân tích ảnh radar tập trung vào việc trích xuất thông tin địa vật lý từ các đặc trưng tín hiệu. Phân loại bề mặt (land-cover classification) sử dụng các thuật toán như SVM, Random Forest hoặc các mạng nơ-ron sâu để phân biệt rừng, đất trống, khu đô thị dựa trên độ phản xạ và phân cực.

Kỹ thuật cảm biến can thiệp (InSAR) kết hợp hai hoặc nhiều ảnh SAR chụp cùng khu vực theo thời gian để đo biến dạng bề mặt với độ chính xác milimét, ứng dụng trong theo dõi sạt lở đất, dịch chuyển địa tầng và giám sát công trình hạ tầng.

• Phân lớp đa phân cực: Phân tích tín hiệu ở các phân cực HH, HV, VH, VV để xác định vật liệu và cấu trúc bề mặt.
• Điều biến pha (phase unwrapping): Giải mã pha sóng để tính toán biến dạng tích lũy qua thời gian.
• Phát hiện biến đổi: So sánh ảnh radar hai thời điểm để xác định thay đổi đột ngột như cháy rừng, lũ lụt hoặc phát triển đô thị.

Sự kết hợp tín hiệu biên độ và pha giúp tăng cường độ nhạy trong nhận diện sự kiện, đồng thời các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng để tự động hóa và nâng cao độ chính xác diễn giải.

Ứng dụng chính

1. Theo dõi chuyển dịch địa chất (InSAR): Giám sát biến dạng bề mặt do động đất, sạt lở, lún mặt đất – NASA InSAR Overview.
2. Quan trắc lũ lụt và băng tuyết: Dữ liệu SAR Sentinel-1 giúp xác định vùng ngập lụt và phân tích độ phủ băng – ESA Sentinel-1.
3. Quản lý tài nguyên nông nghiệp: Đánh giá độ ẩm đất, mật độ cây trồng và dự báo năng suất sử dụng radar đa phân cực.
4. Điều hướng hàng hải và hàng không: Hệ thống radar bờ biển và radar sân bay phát hiện tàu thuyền, máy bay trong điều kiện tầm nhìn kém.
5. Ứng dụng quân sự và an ninh: Radar mảng pha (phased-array) giám sát mục tiêu di động, phát hiện xâm nhập và theo dõi đa mục tiêu.
6. Khảo cổ và địa chất ngầm (GPR): Phát hiện di chỉ khảo cổ, khảo sát công trình ngầm và cấu trúc địa tầng shallow subsurface.

Các ứng dụng đa dạng phản ánh khả năng linh hoạt của radar trong điều kiện khắc nghiệt, góp phần quan trọng trong quản lý rủi ro thiên tai và phát triển bền vững.

Ưu điểm và hạn chế

Xu hướng phát triển tương lai

Sự kết hợp radar đa băng tần với trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu (Deep Learning) đang mở rộng khả năng tự động nhận diện đối tượng và phân loại bề mặt với độ chính xác cao, giảm thiểu nhu cầu hiệu chỉnh thủ công.

Radar lượng tử (quantum radar) với tính nhạy pha cao và khả năng kháng nhiễu hứa hẹn cải thiện độ chính xác trong điều kiện môi trường nhiều nhiễu, tuy vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu sơ khởi.

• Mạng lưới radar vệ tinh (constellation) cho phép quan sát liên tục, thời gian thực toàn cầu.
• Radar miniatur hóa tích hợp trên UAV và IoT cho ứng dụng giám sát nông nghiệp và công trình.
• Xử lý dữ liệu thời gian thực (real-time processing) trên nền tảng đám mây và biên (edge computing).

Những xu hướng này định hình tương lai của viễn thám radar, đáp ứng nhu cầu gia tăng về giám sát môi trường, quản lý tài nguyên và an ninh quốc gia.

Tài liệu tham khảo

• Ulaby, F.T.; Moore, R.K.; Fung, A.K. Microwave Remote Sensing: Active and Passive. Artech House, 1986.
• Cumming, I.; Wong, F. Digital Signal Processing of Synthetic Aperture Radar Data. Artech House, 2005.
• National Aeronautics and Space Administration. Synthetic Aperture Radar (SAR) Overview.
• European Space Agency. Sentinel-1 Mission.
• Earthdata. InSAR Backgrounder.
• IEEE Geoscience and Remote Sensing Society. Recent Advances in Radar Imaging.