Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần mở rộng cho ảnh Polsar với mô hình tán xạ bất đối xứng

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
B. N. Thủy, , L. V. Hà, “Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần  tán xạ bất đối xứng.” 104 
KỸ THUẬT PHÂN HOẠCH BỐN THÀNH PHẦN MỞ RỘNG CHO 
ẢNH POLSAR VỚI MÔ HÌNH TÁN XẠ BẤT ĐỐI XỨNG 
Bùi Ngọc Thủy1*, Phạm Minh Nghĩa2, Nguyễn Công Đại2, Lê Vĩnh Hà3 
Tóm tắt: Phân hoạch mục tiêu nhân tạo trong khu vực đô thị sử dụng ảnh 
PolSAR đang là một hướng nghiên cứu triển vọng vì nó liên quan đến công tác qui 
hoạch đô thị, giải phóng mặt bằng Bài báo trình bày một kỹ thuật phân hoạch bốn 
thành phần cải tiến dựa trên tính phản xạ bất đối xứng. Các nghiên cứu trước đây 
vẫn còn một số tồn tại như các tòa nhà dọc theo hướng ra đa và đường giao thông 
phân hoạch chưa chính xác. Để khắc phục các nhược điểm trên chúng tôi đưa thêm 
thành phần phản xạ bất đối xứng nhằm nâng cao độ chính xác cho nhận dạng mục 
tiêu nhân tạo. Dữ liệu viễn thám hàng không ESAR được sử dụng để đánh giá hiệu 
quả của phương pháp đề xuất. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng phương pháp đề 
xuất cho độ chính xác cao hơn phương pháp phân hoạch trước đó. 
Từ khóa: Phân hoạch 4 thành phần, Cơ chế tán xạ, Ma trận hiệp phương sai, Ra đa tổng hợp mặt mở phân cực. 
1. MỞ ĐẦU 
Ra đa tổng hợp mặt mở phân cực PolSAR nhạy cảm với sự thay đổi về cấu trúc hình 
học, góc định hướng và các đặc tính vật lý của mục tiêu tán xạ trên bề mặt trái đất. Các cơ 
chế tán xạ vật lý như cơ chế tán xạ bề mặt từ các bề mặt thô, cơ chế tán xạ khối từ tán xạ 
tán cây được coi như một quá trình tán xạ ngẫu nhiên từ một đám mây các ống trụ mỏng, 
cơ chế tán xạ nhị diện từ thân - cây đối với vùng rừng hoặc mặt đất - tòa nhà đối với khu 
vực đô thị tất cả có thể thu được bằng cách sử dụng kỹ thuật phân hoạch mục tiêu từ ảnh 
PolSAR. Trong hai thập kỷ gần đây, có rất nhiều kỹ thuật phân hoạch được giới thiệu và 
chúng có thể chia làm hai loại chính: Đầu tiên là kỹ thuật phân hoạch theo trị riêng được 
đề xuất bởi Cloude [1]; Thứ hai là kỹ thuật phân hoạch dựa trên mô hình tán xạ cơ bản 
theo như kỹ thuật phân hoạch Freeman và Durden (FDD) [2], trong FDD ma trận hiệp 
phương sai được mô hình hóa bằng sự đóng góp của ba cơ chế tán xạ: Tán xạ bề mặt, tán 
xạ nhị diện và tán xạ khối. Tuy nhiên, thuật toán FDD chỉ dựa trên điều kiện phản xạ đối 
xứng * 0HH HVS S ,
* 0HV VVS S . Nhưng trong thực tế thì
* 0HH HVS S , 
* 0HV VVS S , do đó, Yamaguchi [3] mở rộng cho kỹ thuật phân hoạch ba thành phần 
bằng kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần bao gồm cả thành phần tán xạ xoắn ốc. Phân 
hoạch dựa trên mô hình cơ bản Lee [4] có ba nhược điểm như các ảnh hưởng của bù góc 
định hướng, mô hình tán xạ khối biến đổi và các công suất âm tại các điểm ảnh. 
Tuy nhiên, như trình bày bởi Yamaguchi [3], xây dựng mô hình tán xạ sao cho phù hợp 
với dữ liệu nhận được. Ta có thể thấy rằng kỹ thuật phân hoạch 4 thành phần Yamaguchi 
được xây dựng trên giả thuyết Re(C12) = Re(C23) = 0 và Im(C12) = Im(C23). Theo giả thuyết 
này thì Yamaguchi mới có thể xác định được công suất của thành phần tán xạ xoắn ốc. Tuy 
nhiên, trong thực tế thì C12 và C23 không đảm bảo là thuần ảo và chúng không bằng nhau. 
Mặt khác, phần thực của nó có thể đạt giá trị lớn trong khu vực đô thị. Do đó, mô hình tán xạ 
Yamguchi không còn phù hợp với dữ liệu. Để phù hợp hơn cho vùng thực vật, Arri và 
Antropov đã xây dựng mô hình tán xạ khối thích nghi [5] và mô hình tán xạ khối tổng quát 
[6]. Vấn đề công suất âm cũng được Arri [5] đề cập và giải quyết bằng cách hạn chế công 
suất của thành phần tán xạ khối. Mặc dù, đã thực hiện góc bù định hướng, thậm chí giảm 
thiểu thành phần phân cực chéo, việc đánh giá vượt mức công suất tán xạ khối vẫn còn 
nghiêm trọng đối với các khu vực đô thị với góc định hướng lớn trong các phương pháp này. 
Mục đích của bài báo này là để giải quyết các vấn đề trên. Theo phương pháp đề xuất thì tỉ lệ 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 53, 02 - 2018 105
cảnh báo nhầm và bỏ sót mục tiêu được giảm đi đáng kể. Điểm chính của phương pháp đề 
xuất này đưa ra một phương pháp phân hoạch mục tiêu bốn thành phần hiện đang phổ biến. 
Trong phương pháp đề xuất, chúng tôi sử dụng thuật toán thích nghi để xác định các tham số 
ma trận hiệp phương sai của tán xạ khối và tán xạ bất đối xứng. Hiệu quả của phương pháp 
đề xuất được minh chứng với dữ liệu PolSAR thu được từ hệ thống viễn thám hàng không 
E-SAR. Bài báo có cấu trúc như sau: Trong phần 2-Kỹ thuật phân hoạch Yamaguchi giới 
thiệu ngắn gọn và các hạn chế trong khu vực đô thị. Phần 3-Phương pháp phân hoạch đề 
xuất. Phần 4 Kết quả thực nghiệm và phân tích kết quả được trình bày trong phần 4 của bài 
báo. Cuối cùng là kết luận và hướng phát triển trong tương lai. 
2. KỸ THUẬT PHÂN HOẠCH YAMAGUCHI 
Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần Yamaguchi [3] được giới thiệu vào năm 2005. 
Trong phương pháp này, ông bổ sung thêm thành phần tán xạ xoắn ốc. Các thông tin thu 
được về địa hình từ hệ thống PolSAR thông qua các phép đo ma trận tán xạ phức 2x2 [S]. 
Trường hợp tán xạ ngược trong môi trường tương hỗ, theo định lý tương hỗ, véc tơ mục 
tiêu k có dạng như sau [3]. 
2
T
L HH HV VVk S S S 
 (1) 
Trong đó: T biểu thị cho chuyển vị ma trận. Ma trận hiệp phương sai được hình thành 
từ véc tơ mục tiêu có dạng trong [3]. Ta dễ dàng thấy rằng điều kiện tán xạ không đối 
xứng * *0, 0HH HV HV VVS S S S và tương ứng với C12 0 và C23 0. 
Mô hình phân hoạch Yamaguchi thể hiện như sau: 
2 2
2 2
* *1 1
18 2
0 0 0 4 0
15
*30 1 0 1 1
1 20 0 0
0 0 0 0 2 2 2
4
2 0 2 1
s s v v cd d h
dPPs v c
C f C f C f C f C
j
P P
j j
  
 
 

 (2) 
Trong đó: Ps, Pd, Pv, và Pc là các thành phần công suất được xác định tương ứng với 
các cơ chế tán xạ bề mặt, nhị diện, tán xạ khối và tán xạ xoắn ốc. 
Công suất bốn thành phần tán xạ được xác định như sau: 
 2 2
2 22
1 ; 1 ; ;s s v v c cd d
t s v c HH HV VVd
P f P f P f P f
P P P P P S S S
 
 (3) 
Thành phần tán xạ xoắn ốc đề xuất để mô tả quá trình tán xạ đối xứng và phản xạ 
không đối xứng do cấu trúc phức tạp của mục tiêu nhân tạo. Tuy nhiên, nó vẫn còn một 
nhược điểm là không sử dụng hết các dữ liệu quan sát có trong ma trận C như vẫn còn 
công suất âm tại nhiều điểm ảnh do vượt mức công suất tại các khu vực đô thị, ngoài ma 
trận tán xạ khối của Yamaguchi thì các điểm ảnh vẫn bằng nhau và bằng hằng số trong 
mọi điểm ảnh. Điều này gây ra độ mất ổn định của thuật toán. 
3. PHƯƠNG PHÁP PHÂN HOẠCH ĐỀ XUẤT 
3.1. Các thành phần tán xạ cơ bản 
Thành phần tán xạ khối là thành phần tán xạ khuếch tán trực tiếp từ tầng tán cây. Theo 
lý thuyết tán xạ sóng, quá trình tán xạ từ tầng tán cây được mô hình hóa như một quá trình 
tán xạ ngẫu nhiên từ một đám mây các ống trụ mỏng. Tuy nhiên, trong các vùng tự nhiên, 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
B. N. Thủy, , L. V. Hà, “Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần  tán xạ bất đối xứng.” 106 
nơi mà cấu trúc thẳng đứng dường như chiếm ưu thế hơn, thì sự tán xạ từ các thân cây, 
cành và tán lá được biểu diễn theo một hàm phân bố góc không đều. Trong bài báo này 
chúng tôi sử dụng mô hình tán xạ khối tham chiếu Cthamchieu đã được đề xuất bởi Atropov 
[6] và mô hình tán xạ khối thích nghi Cv(, ) được trình bày bởi Arri [5]. Như vậy, ma 
trận hiệp phương sai của thành phần tán xạ khối được biểu diễn thông qua hai tham số: 
góc định hướng trung bình θ, mức độ phân bố ngẫu nhiên σ. Khi đó ma trận hiệp phương 
sai của thành phần tán xạ khối như sau: 
   ,vC C p C q C      (4) 
Trong đó, p  và q  là các đa thức bậc sáu theo đối số σ, các ma trận ,C C  và 
C được trình bày bởi Arri [5]. Ma trận hiệp phương sai của thành phần tán xạ khối được 
xác định bằng cách thay đổi các giá trị của σ và θ trong dải của nó [5] sao cho ,vC   có 
dạng gần đúng nhất với ma trận Cthamchieu. Ma trận tán xạ khối được xác định theo điều kiện 
tối ưu (5). Hình 1(a) thể hiện lưu đồ thuật toán xác định ma trận tán xạ khối cho phương 
pháp đề xuất. 
 min : ,v thamchieuC C  (5) 
Tán xạ bất đối xứng thường gây ra bởi các mục tiêu có cấu trúc phức tạp như các tòa 
nhà, đường giao thông, cầu đường Do đó mô hình toán học chính xác tương ứng với mô 
hình tán xạ khối bất đối xứng được đề xuất có dạng tổng quát như sau: 
  
2 *
2*
* *
2
1
2 2 2
2 1
asym
C
  
 
 
 
 (6) 
Ở đây  và là tỷ số của hệ số tán xạ ngược HH và HV để tương ứng với hệ số tán 
xạ ngược hệ số tán xạ ngược VV. Ta thấy tán xạ bất đối xứng bao gồm cả tán xạ xoắn 
ốc. Khi  = 1 và ρ = ± j, thì mô hình tán xạ bất đối xứng Casym trở thành mô hình tán xạ 
xoắn ốc Ch [1]. 
3.2. Mô hình phân hoạch đề xuất 
2 *2 2
2* *
2 2
* * * * * *
20 0
0 0 0 0 0 0 2 2 2
1 1
0 1 0 1 2 1
s s v v asymd d h
asyms d d
C f C f C f C f C
a e d
PP PP
e b f
d f c
    
  
 
  
   
 (7) 
 Trong đó 
2 2
 2 1; ; asyma b c P   là thành phần công suất tán xạ 
bất đối xứng và a  f là các phần tử trong mô hình tán xạ khối. Sau khi xác định ma trận 
hiệp phương sai cho thành phần tán xạ khối [7] và [8], từ (7) và lưu đồ thuật toán Hình 
1(b) ta có thể biểu diễn lại như sau: 
      ,v v s s d d asym asymC f C f C f C f C  (8) 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 53, 02 - 2018 107
Từ trên ta có: 
2
22
12
23
2
*2
2
asymv
asymv
asymv
PP b
C
PP e
C
PP f
C
 
 
 
 
 (9)
Lưu đồ thuật toán: 
(a) (b) 
Hình 1. a) Xác định tán xạ khối mở rộng, b) Lưu đồ thuật toán phân hoạch đề xuất. 
Trong phương pháp đề xuất ta cho công suất tán xạ của thành phần tán xạ nhị diện tỷ lệ 
với công suất tổng theo 1 hệ số  nào đó, với 0 ≤  ≤ 1
nghĩa là: 
11 22 33
0 1td
t s v asymd
P P
P C C C P P P P
  
 (10) 
Với Pt là tổng công suất của các thành phần tán xạ. Ta có thể thấy rằng  biểu thị cho 
tính chủ đạo của thành phần tán xạ nhị diện. Khi  1 thì thành phần tán xạ bất đối xứng 
đóng vai trò chủ đạo (trong khu vực đô thị). Khi  0 thì thành phần tán xạ bất đối xứng 
là rất nhỏ (trong khu vực tự nhiên). 
Ta có: 1s v t asym tdP P P P P P  (11) 
Kết hợp (9, 10 và 11) ta tính được : 2
22 2
asym
v
Pb
C P 
 
 (12) 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
B. N. Thủy, , L. V. Hà, “Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần  tán xạ bất đối xứng.” 108 
Khi  =1 thì Pv = 0 do đó 
2
22
asymP
C 

 (13) 
Giải hệ phương trình (9, 10, 12) trên ta có : 
 * 22 22 12*
2223 23
2
;
2 2
C C C
CC C
  
 

 (14) 
So với phương pháp phân hoạch bốn thành phần Yamaguchi, phương pháp phân hoạch 
đề xuất sử dụng cơ chế tán xạ bất đối xứng. Vì vậy, mô hình đề xuất có thể được áp dụng 
cho cả khu vực đô thị và khu vực có phân bố cấu trúc tự nhiên. 
4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 
Để tăng tính thuyết phục cho phương pháp đề xuất, chúng tôi so sánh kỹ thuật phân 
hoạch kinh điển bốn thành phần của Yamaguchi [3], mà hiện nay các nhà khoa học trên 
thế giới thường sử dụng để so sánh các kết quả phân hoạch. 
(a) (b) 
Hình 2. (a) Ảnh quang học GoogleEarth (b) Ảnh màu hệ số tương quan . 
Hiệu quả của thuật toán đề xuất được đánh giá dựa trên dữ liệu nhận được từ hệ thống 
vệ tinh E-SAR trong khu vực Oberpfaffenhofen của Đức. Ảnh quang học của khu vực 
quan sát nhận được từ phần mềm GoogleEarth trong hình 2(a) dùng để kiểm nghiệm thực 
tế kết quả phân hoạch đề xuất. Kích thước của dữ liệu quan sát là 1300x1200. Khu vực 
quan sát là một hỗn hợp gồm: khu sân bay, khu đô thị, đất nông nghiệp và khu vực rừng. 
Hệ số tương quan  trong hình 2(b) thể hiện sự phân bố của hệ số  [0, 1] trong khu vực 
rừng, đất nông nghiệp và khu vực đô thị. Quá trình thực nghiệm được xây dựng trên môi 
trường Matlab và ENVI. 
Hiệu quả phương pháp đề xuất được đánh giá dựa trên sự so sánh với phương pháp 
phân hoạch bốn thành phần Yamaguchi. Từ kết quả so sánh ta có thể đánh giá một cách 
chính xác với các cơ chế tán xạ nhị diện chiếm ưu thế trong khu vực đô thị, tán xạ khối 
chiếm ưu thế trong khu vực rừng. Trong vùng đô thị, thành phần tán xạ nhị diện và tán xạ 
xoắn ốc được xác định từ phân hoạch đề xuất hình 3(a) cho thấy mức độ quan sát rõ hơn 
so với kỹ thuật phân hoạch Yamaguchi hình 3(b). Trong hình 3(b) nhiều điểm ảnh trong 
khu vực đô thị vẫn còn màu xanh lá cây, do đó, dẫn đến giải đoán và xác định nhầm mục 
tiêu. Nguyên nhân chính do tồn tại quá nhiều điểm ảnh có thành phần công suất âm trong 
phân hoạch Yamaguchi [3]. 
Kế tiếp, chúng tôi phân tích các vùng nhỏ hơn để so sánh hiệu quả của hai phương 
pháp. Tại vị trí A, B và C trong hình 3(b) chúng tôi phóng to để phân tích thể hiện trong 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 53, 02 - 2018 109
hình 3(c)-(e) vẫn là màu xanh lá cây và coi đây là khu vực rừng nhưng trên thực tế đây là 
các khu vực đô thị. Chính vì vậy đã nhận dạng và xác định nhầm mục tiêu. Tại các vị trí A 
và B trong hình 3(a) của phương pháp đề xuất đã được cải thiện đáng kể và khắc phục 
được những hạn chế của phân hoạch Yamaguchi. Từ kết quả hình ảnh so sánh được thể 
hiện trong hình 3(f)-(h) ta thấy các khu vực đô thị có màu đỏ tía cải thiện tốt hơn so với 
hình 3(c)-(e) phân hoạch của Yamaguchi. Từ kết quả phân hoạch đề xuất cho thấy đã nhận 
dạng và xác định chính xác mục tiêu nhân tạo hơn so với kỹ thuật phân hoạch Yamaguchi. 
(c) (d) (e) 
(a) (b) (f) (g) (h) 
Hình 3. (a) Ảnh đa hợp bốn thành phần tán xạ phân hoạch đề xuất. 
(b) Ảnh đa hợp bốn thành phần tán xạ của phân hoạch Yamaguchi, các vùng nhỏ so sánh 
(c)-(e) là kết quả của phân hoạch Yamaguchi, (f)-(h) là kết quả của phân hoạch đề xuất. 
Hình 4(a)-(c) trình bày kết quả của phương pháp đề xuất và hình 4(d)-(f) trình bày kết 
quả của kỹ thuật phân hoạch Yamaguchi. So sánh hình 4(a) và (d) ta thấy rằng trong cả hai 
phương pháp thì cơ chế tán xạ khối là chiếm ưu thế hơn các thành phần tán xạ trực tiếp và 
nhị diện hình 4(a) chiếm 58% còn hình 4(d) chiếm 48% công suất tổng. Điều này hợp lý vì 
khu vực rừng bao gồm các tán cây dạng vòm cây gồm rất nhiều các vật tán xạ định hướng 
ngẫu nhiên do đó nó làm giảm sự tán xạ nhị diện và tán xạ bề mặt. 
(a) (b) (c) 
(d) (e) (f) 
Rừng Đất nông nghiệp Đô thị 
 Tán xạ nhị diện Tán xạ trực tiếp Tán xạ khối 
 Tán xạ bất đối xứng 
Hình 4. Biểu đồ tròn bốn thành phần tán xạ của các khu vực khảo sát (a)-(c) phương pháp 
phân hoạch đề xuất và (d)-(f) kỹ thuật phân hoạch Yamaguchi. 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
B. N. Thủy, , L. V. Hà, “Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần  tán xạ bất đối xứng.” 110 
Tương tự, trong hình 4(b) và (e) ta thấy rằng cơ chế tán xạ trực tiếp chiếm ưu thế ở các 
khu vực đất nông nghiệp chiếm 56% công suất tổng và thành phần tán xạ khối giảm mạnh 
từ 58% xuống còn 19% do khu vực này trồng nhiều cây nông nghiệp. Trong hình 4(c) và 
(f) đối với khu vực đô thị, tỷ lệ phần trăm của công suất tán xạ xoắn ốc trong khu vực đô 
thị của thuật toán đề xuất là 20% cao hơn nhiều so với phân hoạch Yamaguchi chỉ 12%, 
mặt khác thành phần tán xạ khối của phương pháp đề xuất giảm từ 19% xuống còn 10%, 
tương tự thành phần tán xạ trực tiếp giảm mạnh từ 56% xuống còn 42%. Trong khi phân 
hoạch Yamaguchi trong khu vực đô thị tán xạ xoắn ốc thường là thành phần tán xạ chủ 
đạo có công suất là lớn nhất thì chỉ chiếm 12% so với công suất tổng, còn thành phần tán 
xạ khối thường có công suất nhỏ nhất thì lại chiếm 35% đây chính là nguyên nhân chính 
dẫn đến việc giải đoán và xác định nhầm mục tiêu. 
Như vậy, thuật toán đề xuất đã thêm vào thành phần tán xạ bất đối xứng, cho thấy các 
kết quả hình ảnh đã cải thiện đáng kể trong việc giải đoán và xác định mục tiêu chính xác 
hơn phân hoạch Yamaguchi. 
5. KẾT LUẬN 
Bài báo trình bày một phương pháp phân hoạch bốn thành phần tán xạ mở rộng sử 
dụng dữ liệu ảnh PolSAR. Từ các kết quả của phương pháp đề xuất, ta thấy rằng các khu 
vực rừng vẫn được biểu diễn màu xanh lá cây, và khu vực đô thị chỉ có màu đỏ, nghĩa là 
tán xạ nhị diện và tán xạ xoắn ốc là chiếm ưu thế. Do đó, kết quả của phương pháp đề xuất 
phù hợp với cơ chế tán xạ thực và có thể sử dụng để nhận dạng và phân loại địa hình một 
cách hiệu quả. Phương pháp đề xuất đưa thành phần tán xạ bất đối xứng vào nhằm khắc 
phục các nhược điểm phân hoạch Yamaguchi trong giải đoán, ước lượng, phân loại địa 
hình của các mục tiêu. Từ các kết quả, so sánh và phân tích trên thì phương pháp đề xuất 
cho thấy cải thiện tốt hơn phương pháp phân hoạch bốn thành phần của Yamaguchi. Mặc 
dù, phương pháp đề xuất vẫn còn nhược điểm như khu rừng nằm góc dưới bên phải hình 
3(a) vẫn chưa hoàn toàn màu xanh như góc trên bên trái hình 3(a) do thành phần tán xạ bất 
đối xứng vượt mức công suất. Phạm vi ứng dụng của phương pháp đề xuất được sử dụng 
trong qui hoạch đô thị, nhận dạng mục tiêu, dự báo động đất Trong tương lai, chúng tôi 
sẽ tiếp tục nghiên cứu cải thiện thêm và hy vọng cho kết quả tốt hơn nhằm mục đích nâng 
cao hiệu quả cho phương pháp đề xuất. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. S. R. Cloude and E. Pottier, “An entropy based classification scheme for land 
applications of polarimetric SAR,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 35, no. 1, 
pp. 68–78, Jan. 1997. 
[2]. A. Freeman and S. L. Durden, “A three-component scattering model for polarimetric 
SAR data,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 36, no. 3, pp. 963–973, May 1998 
[3]. Y. Yamaguchi et al., “Four-component scattering model for polarimetric SAR image 
decomposition,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 43, no. 8, pp. 1699–1706, 
Aug. 2005 
[4]. J. S. Lee, T. L. Ainsworth, and Y. Wang, “Recent advances in scattering model-based 
decompositions: An overview,” in Proc. IEEE Int. Geosci. Remote Sens. Symp., 2011, 
pp. 9–12. 
[5]. M. Arri, J. VanZyl, and Y. Kim, “Adaptive model-based decomposition of 
polarimetric SAR covariance matrices,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 
49, no. 3, pp. 1104-1113, Mar. 2011. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 53, 02 - 2018 111
[6]. Oleg Atropov, Rauste and Tuomas Hame. “Volume Scatterring Modeling in PolSAR 
Decompositions: Study of ALOS PALSAR Data Over Boreal Forest” IEEE 
Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 2011, vol. 49, no. 10, pp. 3838-3848. 
[7]. S. W. Chen and M. Sato, “Tsunami damage investigation of build-up areas using 
multi-terporal spaceborne full polarimetric SAR images,” IEEE Trans. Geosci. 
Remote Sens., vol. 51, no. 4, pp. 1985-1997, Apr. 2013. 
[8]. S. W. Chen, X. S. Wang, Y. Z. Li, and M. Sato, “Adaptive model-based polarimetric 
decomposition using PolInSAR coherence,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 
52, no. 1, pp. 1705–1718, Mar. 2014. 
ABSTRACT 
EXTENDED FOUR-COMPONENT DECOMPOSITION FOR POLSAR IMAGE 
WITH ASYMMETRIC SCATTERING COMPONENT 
The decomposition of artificial targets in urban areas using the PolSAR image is 
a promising prospect related to urban planning, land clearance, etc. In the paper, 
an improved four-component decomposition technique base on asymmetric 
reflectivity is presented. Previous studies still have some disadvantages such as 
buildings along the direction of the radar and inaccurate traffic decomposition. In 
order to overcome these disadvantages we include an asymmetric reflex component 
to improve the accuracy of artificial target identification. Aerospace ESAR data is 
used to evaluate the effectiveness of the proposed method. The empirical results 
show that the proposed method improves accuracy level significantly in 
comparision with the previous decomposition methods. 
Keywords: Four-component decomposition, Scattering mechanism, Covariance matrix, Polarimetric synthetic 
aperture radar (POLSAR). 
Nhận bài ngày 22 tháng 11 năm 2017 
Hoàn thiện ngày 21 tháng 12 năm 2017 
Chấp nhận đăng ngày 26 tháng 02 năm 2018 
Địa chỉ: 1Viện Điện tử - Viện Khoa học và Công nghệ quân sự; 
 2Khoa Vô tuyến Điện tử - Học viện Kỹ thuật quân sự; 
 3Viện Ra đa - Viện Khoa học và Công nghệ quân sự. 
 *Email: thuybn78@gmail.com.