ỨNG DỤNG CỦA TRẠM ĐO HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VỆ TINH TOÀN CẦU (GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM

Thông thường, nói đến hệ thống định vị toàn cầu GPS, trạm tham chiếu dữ liệu liên tục CORS, hay hệ thống mạng lưới đo dữ liệu thời gian thực NRTK… chúng ta chỉ quan tâm tới thông tin về tọa độ điểm của trạm đo cố định hoặc trạm đo không cố định. Các thông tin đó được coi là sử mệnh hoạt động của các trạm đo. Để có được các thông tin đó, hệ thống được thiết lập để thu nhận các tín hiệu trực tiếp từ vệ tinh GNSS ngoài không gian truyền tới bộ thu mặt đất (Hình 01a). Ngoài các tín hiệu trực tiếp còn có các tín hiệu phản xạ do vệ tinh GNSS truyền tới mặt đất rồi phản xạ lại bộ phận thu nhận tín hiệu của trạm đo (Hình 01b).


(a) Chỉ thu nhận tín hiện trực tiếp	(b) Chỉ khai thác thông tin tín hiệu phản xạ

Hình 1. (a) Tín hiệu thu nhận trực tiếp từ vệ tinh GNSS tới trạm đo mặt đất (thông tin để xác định tọa độ theo thời gian thực của trạm đo), (b) Tín hiệu phản xạ được coi là tín hiệu nhiễu và thường bị lược đi.

Bài viết này cung cấp thông tin tới người đọc về những ứng dụng của các trạm đo mặt đất cố định ngoài chức năng cập nhật thông tin vị trí theo thời gian thực, hệ thống còn chứa đựng các thông tin, tín hiệu có thể được xử lý, phân tích phục vụ cho các mục đích giám sát môi trường có ý nghĩa khác mà chúng ta ít quan tâm hoặc bỏ qua trong quá trình thiết lập và vận hành hệ thống. Thông tin hữu ích cho việc phân tích các đối tượng được nêu trong bài viết này lại đến từ nguồn tín hiệu phản xạ thay vì sử dụng các tín hiệu đến trực tiếp. Một câu hỏi thú vị đưa ra ở đây là “Bạn có nghĩ một trạm đo GPS có thể cung cấp thông tin thay đổi bề mặt: Độ ẩm, khô hạn, sức khỏe thảm thực vật, tuyết phủ, mực nước…?” Bài viết này cung cấp tới người đọc những thông tin thực tiễn để trả lời cho câu hỏi đó.

Như đã đề cập ở trên, tín hiệu mà chúng ta đang coi là nhiễu trong đo định vị vị trí (tín hiệu phản xạ - Reflectance signal) lại có vai trò quan trọng để phân tích, giám sát các thông tin bề mặt trong phạm vi phản xạ tín hiệu truyền đến bộ thu từ trạm đo. Các nhà khoa học thuộc lĩnh vực này gọi các thông tin đó là GNSS-IR. GNSS-IR (Global Navigation Satellite System - Interferometric Reflectometry) là một kỹ thuật sử dụng tín hiệu GNSS phản xạ từ bề mặt Trái Đất để đo lường và giám sát các đặc tính bề mặt, như độ ẩm đất, mực nước biển, độ dày tuyết, và thậm chí là các thay đổi trong cấu trúc bề mặt.

Kristine Marie Larson là một học giả người Mỹ. Bà là Giáo sư Danh dự ngành Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ tại Đại học Colorado Boulder. Nghiên cứu của bà tập trung vào phát triển các thuật toán cho phân tích dữ liệu Hệ thống Định vị Toàn cầu (GPS) với độ chính xác cao. Bà là người đầu tiên chứng minh rằng GPS có thể được sử dụng để phát hiện sóng địa chấn. Bà đã được trao tặng Huy chương Christiaan Huygens của Liên đoàn Địa chất châu Âu năm 2015. Gần đây, GS. Kristine Marie Larson đang thiết lập hệ thống mạng lưới học giả toàn cầu phát triển hệ thống GNSS-IR nhằm đẩy mạnh khai thác các thông tin giám sát mặt đất theo thời gian thực từ các trạm đo mặt đất. Hệ thống của bà và cộng sự đã chứng minh rằng, hiệu quả giám sát mặt đất theo thời gian thực tư các trạm đo GPS vệ tinh là hoàn toàn có ý nghĩa và cần được phát triển trên toàn cầu.

Một số ứng dụng trong thực tiễn mà hệ thống mang lại đã được chứng minh như sau :

Hình 2. Tín hiệu GNSS-IR ứng dụng đo độ phủ của tuyết theo thời gian thực tại một trạm đo thuộc vùng NEVADA – Mỹ (màu xanh lục), số liệu ghi thực bằng Camera (màu đỏ). Nguồn: Kristine M. Larson

Hình 3. Tín hiệu GNSS-IR ứng dụng đo thủy triều tại một trạm thủy văn có tích hợp hệ tống GNSS tại một vùng vinh ở Hồng Kông). Số liệu đo triều cường theo thời gian thực từ thông tin GNSS-IR (chấm trắng) phù hợp với thông tin của thiết bị đo triều cường tại trạm) Nguồn: Peng, D., 2019

Hình 4. Tín hiệu GNSS-IR ứng dụng đo ẩm độ bề mặt đất theo thời gian thực. Sự biến đổi trong hàm lượng nước theo thể tích (VWC) từ nhiều vệ tinh GPS (điểm chấm màu sắc) và thông tin từ máy đo hàm lượng nước (water content reflectometers -WCR) cho thấy khá phù hợp. Nguồn: Kristine M. Larson 2008

Hình 5. Tín hiệu GNSS-IR ứng dụng đo ẩm độ bề mặt theo thời gian thực. Số liệu đo ẩm độ từ hệ thống GNSS-IR được so sánh với thông tin lượng mưa cho thấy rất phù hợp. Nguồn: PBO H2O Data Portal

Hình 6. Chỉ số thảm thực vật GPS cho các trạm qcy2 và p208 của Plate Boundary Observatory. Dữ liệu tham chiếu là lượng mưa tích lũy của Hệ thống Đồng hóa Dữ liệu Đất Bắc Mỹ (NLDAS). Chỉ số Thảm thực vật Khác biệt Chuẩn hóa (dữ liệu viễn thám quang học).

Hình 7. GPS-IR (điểm màu xanh) tại Plate Boundary Observatory sites (PBO) (a: western United States; b: Alaska)

Hình 8 Hệ thống các trạm đo GPS vệ tinh được thiết lập tại một số quốc gia: Nhật bản, Đài Loan và Việt Nam.

Tóm lược lại, đến đây, chúng ta có thể phần nào đã trả lời được câu hỏi thú vị đưa ra phía trên về khả năng của các trạm GNSS mặt đất:

Mạng lưới trạm GNSS đang ngày càng phổ biến trên toàn thế giới; Việc xác định vị trí bằng GPS/GNSS đã được thực hiện gần 35 năm nhưng công nghệ GNSS-IR chỉ mới khoảng 10 năm.
Ngoài các quan sát chính, các ứng dụng không mong đợi cũng có ý nghĩa (như một số ví dụ được đề cập ở trên);
Chắc chắn rằng chúng ta có thể có dữ liệu quy mô lớn hơn với ứng dụng cảm biến từ xa. Tuy nhiên, dữ liệu này có độ phân giải thời gian cực kỳ cao trong mọi điều kiện (Hệ thống có khả năng tuyền tín hiện trực tuyến theo thời gian thực nếu chúng ta thiết lập chức năng cho trạm đo).
Tuy nhiên, trạm đo thủy triều GNSS-IR sẽ không hoạt động tốt ở mức độ gió lớn (do gió làm tăng bề mặt nước dữ dội hơn, thông tin ghi nhận phản xạ sẽ không chính xác) hoặc trong điều kiện khu vực có nhiều tàu thuyền neo đậu hoặc đi lại. Với trường hợp này, chúng ta có thể có cơ hội biết được thông tin tốt khác như ngoài thông tin triều cường.
Việc lựa chọn địa điểm tốt để thực hiện trạm GNSS mới nên được xem xét nhiều hơn cho quan sát đa mục đích. Có tiềm năng cao cho việc giám sát môi trường bề mặt tiếp theo. năng của các trạm đo GNSS mặt đất ngoài chức năng đo vị trí.

Thông tin chi tiết tham khảo các liên kết sau:

Chụp ảnh cùng GS. Kristine Marie Larson (thứ 3 từ trái sang) và các chuyên gia tại EOS - 2022

Tài liệu tham khảo:

Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H., & Wasle, E. (2007). GNSS–global navigation satellite systems: GPS, GLONASS, Galileo, and more. Springer Science & Business Media.
Bengtsson, L., Robinson, G., Anthes, R., Aonashi, K., Dodson, A., Elgered, G., ... & Wergen, W. (2003). The use of GPS measurements for water vapor determination. Bulletin of the American Meteorological Society, 84(9), 1249-1258.
Peng, D., Hill, E. M., Li, L., Switzer, A. D., & Larson, K. M. (2019). Application of GNSS interferometric reflectometry for detecting storm surges. GPS Solutions, 23(2), 1-11.
Evans, S. G., Small, E. E., & Larson, K. M. (2014). Comparison of vegetation phenology in the western USA determined from reflected GPS microwave signals and NDVI. International Journal of Remote Sensing, 35(9), 2996-3017.
Larson, K. M., & Small, E. E. (2014). Normalized microwave reflection index: A vegetation measurement derived from GPS networks. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7(5), 1501-1511.
Larson, K. M., Gutmann, E. D., Zavorotny, V. U., Braun, J. J., Williams, M. W., & Nievinski, F. G. (2009). Can we measure snow depth with GPS receivers?. Geophysical research letters, 36(17).
Larson, K. M., Small, E. E., Gutmann, E., Bilich, A., Axelrad, P., & Braun, J. (2008). Using GPS multipath to measure soil moisture fluctuations: initial results. GPS solutions, 12(3), 173-177.
Larson, K. M., Lay, T., Yamazaki, Y., Cheung, K. F., Ye, L., Williams, S. D., & Davis, J. L. (2021). Dynamic sea level variation from GNSS: 2020 Shumagin earthquake tsunami resonance and Hurricane Laura. Geophysical Research Letters, 48(4), e2020GL091378.
Larson, K. M., Small, E. E., Gutmann, E. D., Bilich, A. L., Braun, J. J., & Zavorotny, V. U. (2008). Use of GPS receivers as a soil moisture network for water cycle studies. Geophysical Research Letters, 35(24).
Larson, K. M. (2016). GPS interferometric reflectometry: Applications to surface soil moisture, snow depth, and vegetation water content in the western United States. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water, 3(6), 775-787.
Larson, K. M. (2016). GPS interferometric reflectometry: Applications to surface soil moisture, snow depth, and vegetation water content in the western United States. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water, 3(6), 775-787.
Roesler, C., & Larson, K. M. (2018). Software tools for GNSS interferometric reflectometry (GNSS-IR). GPS solutions, 22(3), 1-10.
Holden, L. D., & Larson, K. M. (2021). Ten years of Lake Taupō surface height estimates using the GNSS interferometric reflectometry. Journal of Geodesy, 95(7), 1-12.
Chew, C., Small, E. E., & Larson, K. M. (2016). An algorithm for soil moisture estimation using GPS-interferometric reflectometry for bare and vegetated soil. GPS solutions, 20(3), 525-537.
Small, E. E., Larson, K. M., Chew, C. C., Dong, J., & Ochsner, T. E. (2016). Validation of GPS-IR soil moisture retrievals: Comparison of different algorithms to remove vegetation effects. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9(10), 4759-4770.
Small, E. E., Roesler, C. J., & Larson, K. M. (2018). Vegetation response to the 2012–2014 California drought from GPS and optical measurements. Remote Sensing, 10(4), 630.
Karegar, M. A., Larson, K. M., Kusche, J., & Dixon, T. H. (2020). Novel quantification of shallow sediment compaction by GPS interferometric reflectometry and implications for flood susceptibility. Geophysical Research Letters, 47(14), e2020GL087807.
Li, X., Zus, F., Lu, C., Dick, G., Ning, T., Ge, M., ... & Schuh, H. (2015). Retrieving of atmospheric parameters from multi‐GNSS in real time: Validation with water vapor radiometer and numerical weather model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 120(14), 7189-7204.
Hallikainen, M. T., Ulaby, F. T., Dobson, M. C., El-Rayes, M. A., & Wu, L. K. (1985). Microwave dielectric behavior of wet soil-part 1: Empirical models and experimental observations. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (1), 25-34.
Zavorotny, V. U., Larson, K. M., Braun, J. J., Small, E. E., Gutmann, E. D., & Bilich, A. L. (2009). A physical model for GPS multipath caused by land reflections: Toward bare soil moisture retrievals. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 3(1), 100-110.
Tsai, M. C., Yu, S. B., Shin, T. C., Kuo, K. W., Leu, P. L., Chang, C. H., & Ho, M. Y. (2015). Velocity Field Derived from Taiwan Continuous GPS Array (2007-2013). Terrestrial, Atmospheric & Oceanic Sciences, 26(5).
Georgiadou, Y., & Kleusberg, A. (1988). On carrier signal multipath effects in relative GPS positioning. Manuscripta geodaetica, 13(3), 172-179.

Tin bài

Chu Văn Trung

ỨNG DỤNG CỦA TRẠM ĐO HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VỆ TINH TOÀN CẦU (GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM – GNSS)