Sử dụng ảnh alos palsar để xây dựng mô hình thay đổi hệ số tán xạ phản hồi ở vùng tonle sap, Campuchia

78 
T¹p chÝ KHKT Má - §Þa chÊt, sè 48,10/2014, (Chuyªn ®Ò §o ¶nh – ViÔn th¸m), tr.78-84 
SỬ DỤNG ẢNH ALOS PALSAR ĐỂ XÂY DỰNG MÔ HÌNH THAY ĐỔI 
HỆ SỐ TÁN XẠ PHẢN HỒI Ở VÙNG TONLE SAP, CAMPUCHIA 
NGUYỄN VĂN TRUNG, PHẠM VỌNG THÀNH, Trường Đại học Mỏ - Địa chất 
NGUYỄN VĂN KHÁNH, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. Hồ Chí Minh 
Tóm tắt: Lớp phủ mặt đất xung quanh hồ nước ngọt Tonle Sap chịu ảnh hưởng lớn từ sự thay 
đổi của mực nước trong suốt mùa lũ. Sự ngập lũ của thực phủ và sự tăng độ ẩm đất xảy ra 
khi mực nước tăng, và thay đổi ngược lại khi nước lũ rút xuống. Tín hiệu phản hồi của ảnh 
ALOS PALSAR có thể được sử dụng để quan sát được sự thay đổi của các lớp phủ đối với mọi 
điều kiện của thời tiết trong chu kỳ lũ lụt hàng năm. Bởi vậy một mô hình thay đổi tán xạ phản 
hồi rađa của các lớp phủ bề mặt được xây dựng trong chu kỳ lũ lụt hàng năm theo sự thay đổi 
của mực nước. Trong mô hình này, sự thay đổi hệ số tán xạ phản hồi của 6 lớp phủ bề mặt 
phản ánh tác động của lũ lụt thông qua các tương tác giữa tín hiệu rađa với mỗi loại lớp phủ 
ở các thời điểm khác nhau trong một chu kỳ lũ lụt. Bên cạnh đó, sự phân cực HH và HV của 
tín hiệu rađa cũng cho phép tăng cường sự phân biệt các trạng thái thay đổi của các lớp phủ 
do tác động của lũ lụt ở các thời điểm khác nhau. Một sự thay đổi hệ số tán xạ phản hồi từ 
-8,4 dB tới -20,6 dB đối với lớp cây bụi vùng thấp tương ứng với sự thay đổi mực nước từ 
3,83 m đến 8,06 m. 
1. Giới thiệu chung 
Hệ sinh thái vùng đầm lầy xung quanh hồ 
Tonle Sap đóng vai trò quan trọng trong phát 
triển kinh tế, giảm nghèo, và bảo tồn sinh học tại 
nước đang phát triển như Camphuchia [1]. Hồ 
Tonle Sap nối với sông Mê Kông qua sông Tonle 
Sap (hình 1a). Trong mùa mưa, nước lũ từ sông 
Mê Kông chảy vào hồ. Ngược lại, nước từ hồ 
chảy trở lại sông Mê Kông vào mùa khô. Sự thay 
đổi vùng ngập nước giữa mùa mưa và mùa khô 
là từ 2 500 km2 đến xấp xỉ 15 000 km2 tương ứng 
với sự thay đổi mực nước từ 1 m đến 6-9,5 m tùy 
thuộc vào lũ lụt từng năm [2]. Sự thay đổi về thủy 
văn này sẽ tác động làm thay đổi các loài động 
và thực vật trong hệ sinh thái. 
Dữ liệu rađa được ứng dụng rộng rãi để quan 
trắc các đặc tính thay đổi các lớp phủ bề mặt ở 
vùng đầm lầy. Tán xạ phản hồi của rađa rất nhạy 
cảm với sinh khối, cấu trúc của thực vật, và độ ẩm 
của đất [3-5]. Dữ liệu độ phân cực HH có thể phân 
biệt giữa thực vật lũ lụt và thực vật chưa ngập lụt. 
Trong khi đó, độ phân cực HV có thể phân biệt 
thực vật lũ lụt và đất ẩm [6]. Một tập hợp ảnh kênh 
L trong suốt 4 năm cũng được sử dụng cho quan 
trắc động lực của lũ lụt và phân bố không gian của 
các lớp phủ bề mặt ở vùng ngập lũ Amazon [7]. 
Ba ảnh JERS-1 tại 3 thời điểm khác nhau trong 
một mùa lũ cũng được sử dụng để tổ hợp màu giả 
nhằm xác định các thay đổi của khu vực đầm lầy 
[8]. Các nghiên cứu trên cho chúng ta thấy tiềm 
năng của kênh L của ảnh rađa cho quan trắc các 
thay đổi bề mặt ở vùng ngập lũ. 
Mục tiêu của bài báo là xây dựng một mô 
hình thay đổi hệ số tán xạ phản hồi theo hàm số 
của giá trị mực nước. Đặc tính phụ thuộc vào thời 
gian của hệ số tán xạ phản hồi được tính toán từ 
độ phân cực HH và HV của ảnh ALOS PALSAR. 
2. Vùng nghiên cứu và dữ liệu 
2.1. Vùng nghiên cứu 
Vùng nghiên cứu là phần phía Tây-Bắc khu 
vực lũ lụt Tonle Sap, như hình chữ nhật nét đứt 
trong hình 1a. Trạm Kompong Luong cung cấp dữ 
liệu mực nước. Ảnh ALOS PALSAR ghi nhận 
trong ngày 17 tháng 1 năm 2007 được hiển thị 
trong hình 1b. Địa hình khu vực này được thể hiện 
trong mô hình số địa hình (MHSĐH) (hình 2) có 
độ chính xác về độ cao là 1m. Một bản đồ sử dụng 
đất năm 2002 được sử dụng để lựa chọn các vùng 
quan tâm (ROIs) trong hình 3 [9]. Trong nghiên 
cứu này chúng tôi chỉ chia làm 6 lớp phủ mặt đất 
theo 2 tiêu chí. Đầu tiên là dựa vào vị trí thuộc vùng 
thấp (độ cao dưới 6 m) và vùng cao (độ cao trên 
6 m). Thứ hai là dựa vào đặc tính khác nhau của 
mỗi loại lớp phủ bề mặt ở vùng cao hoặc vùng thấp. 
79 
Hình 1. a) Vùng lũ lụt Tonle Sap (Kummu[1]); b) cảnh ALOS PALSAR vùng nghiên cứu 
Bảng 1 thống kê sự phân bố của 6 loại lớp 
phủ bề mặt và hình 4 cũng đưa ra mặt cắt ngang 
vùng ngập lũ. Theo bảng 1 thì phân bố của nhóm 
1 bao gồm rừng vùng thấp, cây bụi vùng thấp, và 
cỏ vùng thấp. Chiều cao của rừng vùng thấp từ 
6-12 m, phân bố gần mép nước hồ nhất [10]. Cây 
bụi vùng thấp cao từ 3-6 m, và có phạm vi phân 
bố rất lớn với độ cao mặt đất từ 1,5-5 m. Trong 
khi đó cỏ vùng thấp chỉ cao dưới 1 m, và phân 
bố trộn lẫn trong phạm vi của cây bụi vùng thấp 
trong hình 3. Nhóm 2 bao gồm cây bụi vùng cao, 
cỏ vùng cao và vùng nông nghiệp chủ yếu trồng 
lúa. 
Hình 2. Mô hình số địa hình (MHSĐH) 
của vùng nghiên cứu (Nguồn: MRC) 
Hình 3. Bản đồ sử dụng đất 2002, 
1:100 000 [9], và các ROIs 
80 
Bảng 1. Phân bố của 6 loại lớp phủ bề mặt ở khu vực vùng lũ lụt Tonle Sap 
Loại lớp phủ 
bề mặt 
Chiều cao cây 
trung bình (m) 
Khoảng cách tới 
mép nước Hồ (km) 
Khoảng độ 
cao (m) 
Rừng vùng thấp 6 - 12 0,2 - 2 < 1,5 
Cây bụi vùng thấp 3 - 6 2 - 30 1,5 - 5 
Cỏ vùng thấp < 1 4 - 20 2 - 4 
Cây bụi vùng cao 3 - 6 20 - 35 6 - 9 
Cỏ vùng cao < 1 20 - 40 6 - 9 
Vùng nông nghiệp 30 7 - 11 
Hình 4. Phân bố của các loại thực vật ở vùng lũ lụt Tonle Sap (Balzer et al.[11])
2.2. Dữ liệu thực nghiệm 
Dữ liệu PALSAR bao gồm 22 cảnh thu nhận 
từ năm 2007 đến năm 2010 (bảng 2). Dữ liệu bao 
gồm 2 kiểu phân cực: HH đơn cực (độ phân giải 
15 m) ghi nhận ảnh trong mùa khô và HH+HV 
lưỡng cực (độ phân giải 30 m) ghi nhận ảnh trong 
mùa mưa. Sự giảm độ phân giải không gian để 
tăng cường độ phân cực là để phân biệt tốt hơn 
các lớp phủ bề mặt dưới tác động của nước lũ 
trong mùa mưa. 
Bảng 2. Thời gian thu nhận của 22 cảnh PALSAR và mực nước tương ứng 
Số Ngày thu nhận Kiểu (phân cực) 
Mực nước 
(m) 
Số Ngày thu nhận 
Kiểu 
(phân cực) 
Mực nước 
(m) 
1 14 Jan. 2007 FBS (HH) 3,87 12 03 Sep. 2008 FBD (HH+HV) 7,11 
2 01 Mar. 2007 FBS (HH) 1,56 13 19 Oct. 2008 FBD (HH+HV) 8,06 
3 17 Jul. 2007 FBD (HH+HV) 2,58 14 04 Dec. 2008 FBS (HH) 6,83 
4 01 Sep. 2007 FBD (HH+HV) 5,57 15 19 Jan. 2009 FBS (HH) 4,32 
5 17 Oct. 2007 FBD (HH+HV) 7,98 16 22 Jul. 2009 FBD (HH+HV) 3,77 
6 02 Dec. 2007 FBD (HH+HV) 6,75 17 22 Oct. 2009 FBD (HH+HV) 8,49 
7 17 Jan. 2008 FBS (HH) 3,94 18 22 Jan. 2010 FBS (HH) 3,39 
8 03 Mar. 2008 FBS (HH) 1,02 19 09 Mar. 2010 FBS (HH) 1,45 
9 18 Apr. 2008 FBS (HH) 1,34 20 25 Jul. 2010 FBD (HH+HV) 0,96 
10 03 Jun. 2008 FBD (HH+HV) 2,26 21 25 Oct. 2010 FBD (HH+HV) 6,84 
11 19 Jul. 2008 FBD (HH+HV) 4,11 22 10 Dec. 2010 FBD (HH+HV) 5,33 
3. Phương pháp thực nghiệm 
3.1. Xử lý ảnh PALSAR 
Tất cả các ảnh PALSAR ở dạng thô được xử lý thành dạng dữ liệu SLC. Kết quả hệ số tán xạ 
phản hồi (γº) được tính toán với sự hiệu chỉnh các tham số như sau [12]: 
)cos(
log10 22100

ACFQI 
ở đây: I và Q là phần thực và ảo; CF là tham số hiệu chỉnh cho PALSAR (-83 dB), 
 A là tham số chuyển đổi (32.0 dB); α là góc chiếu tại mỗi pixel.
81 
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng 
phần mềm Gamma để tính toán hệ số tán xạ 
phản hồi theo công thức trên. Cả 2 kiểu phân 
cực được hiệu chỉnh hình học sử dụng MHSĐH 
để làm giảm các sai số đo địa hình gây ra và 
chuyển về cùng hệ tọa độ với MHSĐH. Ảnh 
rađa là thường bị nhiễu, và hệ số tán xạ phản 
hồi của mỗi lớp phủ là rất không đồng nhất. Để 
giảm nhiễu, một phương pháp lọc trung vị với 
cửa sổ 7x7 pixel được sử dụng để giảm bớt 
nhiễu. 
3.2. Xác định vùng quan tâm (ROIs) 
Các cảnh PALSAR sau xử lý và bản đồ sử 
dụng đất được sử dụng để lựa chọn 28 vùng quan 
tâm cho 6 lớp phủ bề mặt tại vùng nghiên cứu 
trong hình 3. Diện tích mỗi vùng quan tâm xấp 
xỉ 1 km2. Các ROIs phân bố như sau: 
- 13 ROIs được lựa chọn ở vùng thấp. Bao 
gồm 3 ROIs đại diện cho lớp rừng ở vùng thấp, 
5 ROIs cho lớp cây bụi ở vùng thấp, và 5 ROIs 
đặc trưng cho lớp cỏ ở vùng thấp. 
- 15 ROIs ở vùng cao. Trong đó 4 ROIs được 
lựa chọn cho lớp cây bụi ở vùng cao, 5 ROIs 
tương ứng với lớp cỏ ở vùng cao, và 6 ROIs đại 
diện cho lớp nông nghiệp. 
3.3. Đặc tính của tán xạ phản hồi đối với các 
lớp thực phủ 
a) Các loại tán xạ phản hồi 
Tại khu vực nghiên cứu có 3 loại tán xạ phản 
hồi bao gồm: tán xạ bề mặt đất, nước hoặc thực 
vật (hình 5a); tán xạ khối bao gồm các tán xạ bên 
trong tán cây (hình 5b); và phản xạ 2 lần từ 2 bề 
mặt thông thường là bề mặt đất hoặc nước và 
thân cây thẳng đứng (hình 5c). 
a) b) c) 
Hình 5. Các loại tán xạ phản hồi: a) tán xạ bề mặt; b) tán xạ khối; và c) phản xạ 2 lần
Các bề mặt trong khu vực nghiên cứu bao 
gồm đất khô, đất ướt, nước, thực vật chưa ngập 
lụt, thực vật ngập lụt sẽ có tương tác khác nhau 
đối với sóng rađa kênh L. Các loại bề mặt này sẽ 
không chỉ bao gồm 3 tán xạ riêng lẻ mà còn kết 
hợp giữa chúng tạo ra tán xạ phản hồi kết hợp. 
Quá trình tán xạ phụ thuộc vào bước sóng sử 
dụng vì khả năng xuyên qua lớp phủ thực vật ở 
các bước sóng là ở mức độ khác nhau. Ngoài ra 
còn phụ thuộc vào bản chất của lớp thực phủ như 
cỏ, cây bụi, rừng cây cao và sự phân bố ở vùng 
đất thấp hay cao gây ra sự ngập lụt sớm hay 
muộn trong chu kỳ ngập lụt. Đặc biệt, phản xạ 2 
lần đối với bề mặt nước và thân cây cao hoặc 
ngược lại trong thời điểm ngập lụt dưới tán cây 
sẽ cung cấp tán xạ phản hồi mạnh hơn các loại 
tán xạ khác. Đây cũng là dấu hiệu rất tốt để nhận 
biết sự ngập lụt dưới tán cây mà các phương pháp 
sử dụng dữ liệu viễn thám quang học không nhận 
biết được. 
b) Phụ thuộc vào độ phân cực 
Ảnh hưởng của độ phân cực là do tán xạ ở 
tán cây khác với tán xạ ở thân cây đối với rađa 
bước sóng dài như kênh L. Ở khu vực nghiên cứu 
trong phần lớn các trường hợp tán xạ phản hồi 
HH thường mạnh hơn tán xạ phản hồi HV. Tuy 
nhiên, khi chỉ còn tán cây nổi trên mặt nước thì 
tán xạ phản hồi HH chỉ xấp xỉ tán xạ phản hồi 
HV thậm chí thấp hơn do thành phần tán xạ phản 
hồi HH từ thân cây và bề mặt phía dưới giảm đi, 
trong khi thành phần tán xạ phản hồi HV chiếm 
tỉ lệ lớn trong tán xạ khối ở tán cây. 
c) Phụ thuộc vào đặc tính và vị trí của các loại 
thực vật 
Các loại thực vật khác nhau về độ dày tán lá, 
độ cao thân cây và phân bố ở độ cao mặt đất khác 
nhau (bảng 1, hình 4). Do vậy trong điều kiện mực 
nước thay đổi sẽ ảnh hưởng tới sự thay đổi của cả 
3 loại tán xạ phẩn hồi, và cũng thay đổi đối với cả 
hai phân cực HH và HV. Ví dụ, tán xạ khối của 
cây rừng và cây bụi sẽ lớn hơn cỏ. Phản xạ 2 lần 
của cây rừng sẽ lớn hơn cây bụi và cỏ. Sự phân bố 
thực phủ ở vùng cao sẽ chịu tác động của lũ lụt 
muộn hơn là ở vùng thấp, do vậy sự thay đổi tán 
xạ cũng phụ thuộc thời gian trong chu kỳ lũ lụt 
đối với các vùng có độ cao khác nhau. 
82 
3.4. Xây dựng mô hình thay đổi tán xạ phản hồi 
Trong một chu kỳ lũ lụt, quá trình mô hình hóa được mô tả như sau trong hình 6. 
Hình 6. Quá trình xây dựng mô hình thay đổi hệ số tán xạ phản hồi theo mực nước 
Dữ liệu mực nước hàng trong 4 năm được làm 
xấp xỉ với hàm số bậc 4 với hệ số xác định 
R2=0,99 để nhận được mô hình thay đổi mực nước 
trong hình 6 (đường màu đen liền nét). Bởi vì các 
hệ số tán xạ phản hồi của PALSAR nhận được 
như 1 chuỗi thời gian trong 4 năm, các giá trị này 
cho cả phân cực HH và HV phải được sắp xếp lại 
theo mực nước. Rồi xấp xỉ gần nhất bởi hàm 
spline với sai số 1 (độ lệch chuẩn) trong Hình 
7 với đường liền nét cho phân cực HH và đường 
đứt nét cho phân cực HV. 
4. Kết quả và thảo luận 
Hệ số tán xạ phản hồi đo đạc và tính toán từ 
ROIs chỉ ra rằng giá trị này cho phân cực HH 
thường lớn hơn 0 đến 3 dB so với giá trị ở phân 
cực HV. Sự khác biệt này là do sự chiếm ưu thế 
cả các loại tán xạ phản hồi đối với phân cực HH 
hoặc HV. Hình 7 cung cấp tán xạ phản hồi của 
cây bụi ở vùng cao đối với phân cực HH lớn hơn 
HV khi nước lũ chưa dâng lên đến nơi, nhưng tán 
xạ phản hồi của HV là dần cân bằng với tán xạ 
phản hồi của HH khi mực nước dâng lên hết thân 
cây. Điều này đã được giải thích ở mục 3c. 
Các lớp phủ bề mặt vùng thấp chịu tác động 
của lũ lụt sớm hơn do nằm ở độ cao dưới 6 m. Hệ 
số tán xạ phản hồi trong cả mùa khô và mùa mưa 
được chia làm 4 giai đoạn như trong hình 7: 
- Giai đoạn sớm của mùa khô (mực nước 
giảm từ 4 m xuống 1 m), hệ số tán xạ phản hồi ít 
thay đổi (giảm từ 1 đến 4 dB) bởi vì mực nước 
giảm đến mức nhỏ nhất và phản xạ 2 lần của tín 
hiệu phản hồi bị giảm trong giai đoạn này cho tất 
cả các lớp phủ bề mặt vì bề mặt nước và đất ẩm 
được thay thế dần bằng bề mặt đất khô. 
- Giai đoạn muộn của mùa khô (mực nước 
tăng từ 1 m đến 4 m), ngược lại giai đoạn sớm 
của mùa khô, hệ số tán xạ phản hồi tăng trở lại lý 
do khi mực nước tăng thì tín hiệu phản hồi 2 lần 
tăng trở lại. Sự giảm này trễ hơn đối với cây bụi 
vì chúng khác nhau về sinh khối và độ cao bề 
mặt. Ví dụ, sự thay đổi hệ số tán xạ phản hồi của 
rừng và cây bụi là 1,3 dB nhưng thay đổi là 
2,4 dB cho lớp cỏ. Tán xạ phản hồi phân cực HH 
là luôn mạnh hơn HV do phản xạ 2 lần của phân 
cự HH lớn hơn HV. 
- Giai đoạn sớm của mùa mưa (mực nước 
tăng từ 4 m đến 8 m), tương ứng với sự giảm 
nhanh của giá trị tán xạ phản hồi. Sự thay đổi này 
được giải thích rằng khi mực nước dâng cao đến 
tán cây hoặc nhấn chìm toàn bộ cây thì phản xạ từ 
bề mặt nước sẽ thay thế dần tín hiệu phản hồi. 
Trong trường hợp đặc biệt, nước lũ là khó có thể 
ngập hoàn toàn rừng ở vùng thấp với chiều cao 
lớn. Vì vậy giá trị tán xạ phản hồi ở rừng vùng 
thấp sẽ cao hơn ở cây bụi và cỏ ở vùng thấp. Khi 
chỉ còn tán cây nổi trên mặt nước, tán xạ khối sẽ 
chiếm ưu thế vì vậy dẫn đến tán xạ phản hồi phân 
cực HH là xấp xỉ HV đối với cây bụi hoặc cỏ ở cả 
vùng thấp và vùng cao. 
- Giai đoạn muộn của mùa mưa (mực nước 
giảm từ 8 m xuống 4 m), ngược lại giai đoạn sớm 
của mùa mưa, trong giai đoạn này hệ số tán xạ 
phản hồi tăng trở lại. Khi mực nước giảm dần, 
phản xạ 2 lần của tín hiệu tăng trở lại ngược với 
giai đoạn sớm của mùa mưa. Tuy nhiên sự tăng 
và giảm của hệ số tán xạ phản hồi của 2 giai đoạn 
này là không hoàn toàn đối xứng do sự thay đổi 
của mực nước không hoàn toàn tỷ lệ thuận với 
khoảng thời gian. 
Nhìn chung, hệ số tán xạ phản hồi của 3 lớp 
phủ (rừng, cây bụi và cỏ) ở vùng thấp đều giảm 
từ -7,6 dB, -8,4 dB và -11,4 dB xuống -11,1 dB, 
Mực nước hàng ngày Bản đồ sử dụng đất và MHSĐH 
Mô hình thay đổi mực 
nước hàng năm 
ALOS PALSAR 
Mô hình thay đổi tán xạ phản hồi 
83 
-20,6 dB, và -18,9 dB khi mực nước tăng từ 4 m 
đến 8 m đối với phân cực HH, xu hướng giảm hệ 
số tán xạ phản hồi này đối với phân cực HV là 
giống HH nhưng giá trị nhỏ hơn 0-3 dB (Hình 7). 
Sự khác nhau của hệ số tán xạ phản hồi giữa cây 
thân gỗ (rừng) và cây không phải thân gỗ (cỏ và 
cây bụi) là do ảnh hưởng của tán xạ khối và phản 
xạ 2 lần phía trên bề mặt đất hoặc nước. Sự khác 
nhau lớn nhất của hệ số tán xạ phản hồi giữa 2 
mùa đối với rừng vùng thấp là 5.1 dB. Trong khi 
đó, sự khác nhau lớn nhất của hệ số tán xạ phản 
hồi giữa 2 mùa đối với cây bụi và cỏ ở vùng thấp 
lần lượt là 13,5 dB và 18,7 dB. Sự khác biệt giữa 
sự thay đổi hệ số tán xạ phản hồi của rừng so với 
hệ số tán xạ của cây bụi và cỏ được giải thích 
rằng khi mực nước tăng dần thì cỏ và cây bụi với 
chiều cao thấp (1 – 6 m) bị ngập từng phần hoặc 
hoàn toàn sớm hơn nên tán xạ khối và phản xạ 
bề mặt nước chiếm ưu thế (hệ số tán xạ phản hồi 
thấp) dẫn đến sự thay đổi hệ số tán xạ phản hồi 
là lớn, trong khi đó rừng có chiều cao lớn hơn (6 
– 12 m) chỉ bị ngập dưới tán cây thậm chí cả ở 
thời điểm ở đỉnh lũ nên tán xạ 2 lần vẫn tồn tại 
do đó sự thay đổi hệ số tán xạ phản hồi là nhỏ.
Hình 7. Mô hình thay đổi hệ số tán xạ phản hồi theo mực nước cho 6 lớp phủ bề mặt 
Ba lớp phủ ở vùng cao (trên 6m) ảnh hưởng 
bởi lũ lụt muộn hơn trong hình 7. Hệ số tán xạ 
phản hồi của lớp cây bụi ở vùng cao là cao hơn 
cây bụi ở vùng thấp, thậm chí cả rừng ở vùng 
thấp trừ giai đoạn gần đỉnh lũ. Hệ số tán xạ phản 
hồi thấp nhất và cao nhất của lớp cây bụi ở vùng 
cao lần lượt là -5,1 dB và -15,2 dB đối với phân 
cực HH. Thời điểm thay đổi hệ số tán xạ phản 
hồi của lớp cây bụi ở vùng cao tương ứng với 
mực nước 7 m, trong khi thời điểm này cho lớp 
cây bụi ở vùng thấp là 4 m. Điều này cho thấy 
rằng tác động của lũ lụt được thể hiện một cách 
rõ ràng thông qua sự thay đổi của hệ số tán xạ 
phản hồi đối với vị trí cao hoặc thấp của cùng 
một loại thực vật. Trong khi sự thay đổi về đặc 
tính tán xạ phản hồi cho phép phân biệt tốt giữa 
cây bụi vùng thấp và cao, thì tán xạ phản hồi của 
lớp cỏ ở 2 vùng lại giống nhau khi mực nước cao 
hơn 7 m. Kết quả này nói lên rằng hệ số tán xạ 
phản hồi của lớp cỏ là phụ thuộc vào hàm lượng 
nước trong đất, và rất nhạy cảm với sự tăng của 
mực nước bởi vì chiều cao của cỏ rất thấp. Hệ số 
tán xạ phản hồi của vùng nông nghiệp cũng 
giống với giá trị này của cỏ ở vùng cao khi mực 
nước trên 7m, nhưng thấp hơn trong mùa khô. 
Vùng nông nghiệp phụ thuộc nhiều vào sự cung 
cấp nước bởi con người, và sự thay đổi cũng do 
kế hoạch trồng trọt, các giai đoạn phát triển của 
84 
cây nông nghiệp, và thời điểm thu hoạch. Do đó 
rất khó có thể so sánh giữa lớp cỏ ở vùng cao và 
lớp nông nghiệp. 
5. Kết luận 
Trong bài báo này, mô hình thay đổi hệ số 
được xây dựng cho 6 lớp phủ bề mặt ở vùng lũ 
lụt Tonle Sap. Kết quả chỉ ra rằng sự thay đổi hệ 
số tán xạ phản hồi trong 2 mùa là phụ thuộc vào 
vị trí địa lý, đặc tính của mỗi loại thực vật, mực 
nước thay đổi, và độ phân cực của dữ liệu ảnh 
rađa. 
Nhìn chung, mô hình cho thấy hệ số tán xạ 
phản hồi đối với phân cực HH lớn hơn hệ số tán 
xạ phản hồi đối với phân cực HV từ 1 đến 3 dB. 
Tuy nhiên, trong trường hợp nước lũ vươn đến 
tán cây thì hệ số tán xạ phản hồi của cả 2 phân 
cực là xấp xỉ nhau. 
Mô hình cũng đưa ra sự thay đổi hệ số tán xạ 
phản hồi lớn nhất của lớp cây bụi vùng cao là 
6,6 dB tương ứng với sự thay đổi mực nước từ 
6,5 m tới 8 m. Trong khi đó, sự thay đổi hệ số tán 
xạ phản hồi lớn nhất của lớp cây bụi vùng thấp 
là từ 14,9 dB tương ứng với sự thay đổi mực 
nước từ 4 m tới 8 m. 
Đối với lớp rừng ở vùng thấp, sự thay đổi lớn 
nhất chỉ là 5,1 dB do phản xạ 2 lần của tín hiệu 
chiếm ưu thế trong suốt quá trình mực nước dâng 
lên tới đỉnh lũ và rút xuống. Trong khi đó, sự 
khác nhau lớn nhất của hệ số tán xạ phản hồi giữa 
2 mùa đối với cây bụi và cỏ ở vùng thấp lần lượt 
là 13,5 dB và 18,7 dB. 
Kết quả của mô hình góp phần xác định sự thay 
đổi diện tích của mỗi lớp phủ bề mặt nhằm phục vụ 
quản lý tác động của lũ lụt trong tương lai. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. M. Kummu and J. Sarkkula, 2008. Impact of 
the Mekong River flow alteration on the Tonle 
Sap flood pulse. A Journal of the Human 
Environment, vol. 37, pp. 185-192. 
[2]. Y. Araki, Y. Hirabuki, D. Powkhy, S. 
Tsukawaki, R. Rachna, M. Tomita, et al., 2007. 
Forest environments in the Mekong river basin. 
ed, 2007, pp. 281-294. 
[3]. R. Lucas, J. Armston, R. Fairfax, R. 
Fensham, A. Accad, J. Carreiras, et al., 2010. An 
evaluation of the ALOS PALSAR L-Band 
backscatter-Above ground biomass relationship 
Queensland, Australia: Impacts of surface 
moisture condition and vegetation structure," 
IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ. Remote 
Sens. (JSTARS), vol. 3, pp. 576-593. 
[4]. L. Hess, J. Melack, and D. Simonet, 1990. 
Radar detection of flooding beneath the forest 
canopy: A review. Int. J. Remote Sens., vol. 11, 
p. 1313−1325. 
[5]. R. Prakash, D. Singh, and N. P. Pathak, 
2012. A fusion approach to retrieve soil moisture 
with SAR and optical data. IEEE J. Sel. Topics 
Appl. Earth Observ. Remote Sens. (JSTARS), 
vol. 5, pp. 196-206. 
[6]. L. Hess, J. Melack, S. Filoso, and Y. Wang, 
1995. Delineation of inundated area and 
vegetation along the Amazon floodplain with the 
SIR-C synthetic aperture radar. IEEE Trans. 
Geosci. Remote Sensing, vol. 33, p. 896−904. 
[7]. J. Martinez and T. Le Toan, 2007. Mapping 
of flood dynamics and spatial distribution of 
vegetation in the Amazon floodplain 
usingmultitemporal SAR data. Remote Sens. 
Environ., vol. 108, p. 209−223. 
[8]. A. K. Milne and I. J. Tapley, "Change 
detection analysis in wetlands using JERS-1 
radar data: Tonle Sap Great Lake," in 
International Workshop on the Analysis of 
Multi-Temporal Remote Sensing Images, IEEE 
Conferences, 2005, pp. 146-150. 
[9]. CSEAS/ASAFAS-Kyoto University, 
"Cambodian Land Use," ed. 
u.ac.jp/song/base.html., 2002. 
[10]. J. A. McDonald, P. Bunnat, P. Virak, and 
L. Bunton, 1997. Plant communities of the Tonle 
Sap Floodplain. 
[11]. T. Balzer, P. Balzer, and S. Pon, 1986. 
Traditional use and availability of aquatic 
biodiversity in rice-based ecosystems, Kampong 
Thom Province, Kingdom of Cambodia. FAO, 
Rome, Italy. 
[12]. M. Shimada, O. Isoguchi, T. Tadono, and 
K. Isono, 2009. PALSAR radiometric and 
geometric calibration. IEEE Trans. Geosci. 
Remote Sensing, vol. 47, pp. 3915 – 3932. 
(xem tiếp trang 69) 
85 
SUMMARY 
Using ALOS PALSAR data for constructing a backscattering coefficient 
variation model for the floodplain Tonle Sap, Cambodia 
Nguyen Van Trung, Pham Vong Thanh, University of Mining and Geology 
Nguyen Van Khanh, HCM University of Natural Resources and Environment 
The land cover around in the Tonle Sap floodplain, Cambodia is strongly influenced by varying 
water levels. The lacustrine landforms and vegetated areas are partly inundated due to increases in 
the water level. Conversely, they are gradually emerged when the flooding recedes during the dry 
season. The backscattering coefficients of ALOS PALSAR data can be used to monitor the landcover 
variation for all weather condition during flooding period. Therefore, a backscattering coefficients 
variation model with respect to water level was constructed in the annual flooding. In this model, the 
backscattering coefficients corresponding six landcover classes depics the effects of flooding using 
interaction between radar signals and land cover classes at different times in the annual flood pulse. 
The HH and HV polarization of radar signal also permits to improve the distinction between the 
statuses of landcover classes due to flooding effect. With a backscattering coefficient change from -
8.4 dB to -20.6 dB for lowland shrubs in the flood developing stage, the model result corresponded 
to a water level change from 3.83m to 8.06 m.