1. Kết quả nghiên cứu về các phương pháp, giải thuật
- Nghiên cứu, khảo sát các đối tượng tàu thuyền và giàn khoan trên các khu vực nghiên cứu ; nghiên cứu các đặc trưng quan trọng về cấu tạo ¬¬của mỗi loại đối tượng riêng và xây dựng CSDL tàu thuyền, giàn khoan mẫu phục vụ các bài toán phát hiện và giám sát sau này.
o Cơ sở dữ liệu tra cứu tàu thuyền và giàn khoan : 2232 bản ghi
o Cơ sở dữ liệu mẫu tàu thuyền phục vụ các thuật toán học máy

- Nghiên cứu phương thức thu nhận và kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu giám sát, theo dấu tàu thuyền và giàn khoan đa nguồn bao gồm dữ liệu AIS, LRIT, dữ liệu ảnh vệ tinh quang học và dữ liệu ảnh vệ tinh radar
o Thu thập dữ liệu :
- Dữ liệu nhận được tại trung tâm dữ liệu AIS là tập hợp các thông tin tín hiệu của thuyền gửi về định kỳ và lưu trữ theo chuỗi thời gian. Theo từng thiết kế, thông thường thời gian một tầu gửi tín hiệu AIS về một lần là từ 30 phút, 1 giờ, 2 giờ.
- Với 04 quyền yêu cầu thông tin LRIT của mỗi quốc gia, cùng với 05 vùng dữ liệu LRIT mà Việt Nam được quyền và lựa chọn được quyền thu dữ liệu LRIT, dữ liệu LRIT thu được sẽ thể hiện thành tệp dữ liệu dạng csv.
- Phương pháp thu nhận của ảnh vệ tinh TerraSAR-X dựa trên nguyên lý độ mở tổng hợp SAR. Với nguyên lý này thì vệ tinh TerraSAR-X sẽ sử dụng một anten đơn để thu nhận các tín hiệu phản xạ từ bề mặt đối tượng.
o Tiền xử lý dữ liệu :
- Hiệu chỉnh bức xạ
- Nắn chỉnh hình học
- Khử nhiễu
- Kết hợp ảnh quang học và radar bằng các phương pháp Brovey, Gram-schmidt, chuyển đổi màu IHS
- Nghiên cứu phương pháp phát hiện tàu thuyền từ dữ liệu ảnh vệ tinh quang học và ảnh vệ tinh radar qua đó đánh giá và chọn lựa ra phương pháp phù hợp nhất với dữ liệu và khu vực nghiên cứu.
Ảnh SAR và quang học sau khi được trộn sẽ cung cấp một loại dữ liệu mới với độ phân giải không gian tương ảnh với ảnh SAR và độ phân giải phổ của ảnh quang học. Giả thiết ảnh SAR phân cực (VH hoặc VV) được trộn với ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao bao gồm 4 band Red (R), Green (G), Blue (B), Near Infrared (NIR). Trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp phát hiện tàu dựa trên phương pháp phát hiện điểm dị thường cải tiến đã được áp dụng cho dữ liệu ảnh quang học.
- Nghiên cứu phương pháp phát hiện giàn khoan sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh quang học và ảnh vệ tinh radar qua đó chọn ra phương pháp phù hợp để giám sát các loại giàn khoan trên các khu vực nghiên cứu trọng điểm và có độ nhạy cảm cao.
Phương pháp phát hiện giàn khoan trên ảnh vệ tinh radar được phát triển dựa trên thuật toán phát hiện vùng nghi vấn với thuật toán CFAR và phân phối Gaussian, tuy nhiên thuật toán CFAR vẫn còn những nhược điểm (nút thắt cổ chai) đó là việc tính toán thuật toán CFAR là tại mỗi bước, chúng ta cần tính lại giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của cửa sổ đối tượng cũng như cửa sổ nền. Việc này đòi hỏi tại mỗi vị trí điểm ảnh, thuật toán cần thực hiện lại một vòng lặp qua tất cả các điểm ảnh lân cận trong cửa sổ để tính giá trị tổng, trung bình và độ lệch chuẩn tương ứng. Do đó, chúng tôi đề xuất việc sử dụng cấu trúc Summed-Area Table hay còn gọi là ảnh Integral để tăng tốc độ tính toán giá trị trung bình và độ lệch chuẩn tương ứng. Thuật toán được triển khai song song hóa để cải thiện hiệu năng và giảm thiểu thời gian tính toán.
2. Các hệ thống và bộ công cụ
- Nghiên cứu xây dựng bộ công cụ phân tích và xử lý dữ liệu ảnh quang học và radar giúp việc thực hiện tự động hóa các bài toán tiền xử lý ảnh, và phát hiện đối tượng tàu thuyền và giàn khoan từ dữ liệu đa nguồn.
Bộ công cụ được xây dựng mới mục đích hỗ trợ các chuyên gia nghiên cứu với các công cụ:
- Các công cụ tiền xử lý ảnh radar và quang học
o Hiệu chỉnh bức xạ ảnh vệ tinh quang học và radar
o Khử nhiễu ảnh vệ tinh TerraSAR-X hoặc tương đương
o Thực hiện hiệu chỉnh hình học ảnh
o Trộn ảnh tăng cường độ phân giải bằng sử dụng phương pháp Pansharpening cho ảnh VNREDSat-1 hoặc tương đương
- Các thuật toán xử lý cho việc phát hiện tàu thuyền và gian khoan
o Tính toán giá trị dị thường cho ảnh vệ tinh VNREDSat-1 hoặc tương đương
o Tính toán giá trị dị thường cho ảnh TerraSAR-X hoặc tương đương
o Phân tách đối tượng dựa trên giá trị dị thường và ngưỡng trên ảnh VNREDSat-1, TerraSAR-X hoặc tương đương
o Phát hiện tàu trên ảnh vệ tinh
o Phát hiện giàn khoan trên ảnh vệ tinh
o Phát hiện biến động công trình biển sử dụng ảnh vệ tinh VNREDSat-1 hoặc tương đương
- Nghiên cứu và xây dựng các hệ thống trung gian (middleware) phục vụ việc quản lý dữ liệu cho đề tài qua đó việc lưu trữ dữ liệu đa nguồn được triển khai phân tán đảm bảo tính sẵn sàng cao cho hệ thống.
Hệ thống trung gian (MIDDLEWARE) phục vụ việc quản lý dữ liệu bao gồm: Công cụ thu nhận dữ liệu, Các hệ quản trị CSDL (CSDL quan hệ và CSDL không quan hệ - NoSQL), Hệ thống quản tập tin. Hệ thống trung gian (MIDDLEWARE) được xây dựng dựa trên sự kết hợp của công nghệ quản lý dữ liệu phù hợp với từng loại dữ liệu.
- Nghiên cứu xây dựng hệ thống thông tin giám sát tàu thuyền và giàn khoan

Kiến trúc tổng thế của hệ thống

- Xây dựng giao diện WebGIS hiển thị thông tin, kết quả và phân phối dữ liệu tới người sử dụng. Giao diện được thiết kế đơn giản, bố cục rõ ràng và trực quan với người sử dụng, cho phép tìm kiếm các thông tin về ảnh vệ tinh, dữ liệu AIS, tàu và công trình biển theo các tiêu chí khác nhau. Hệ thống cũng cho phép kết xuất dữ liệu dưới nhiều định dạng khác nhau như TXT, GML, KML để cung cấp tới người sử dụng với các mục đích khác nhau.
- Thử nghiệm và đánh giá hiệu năng hệ thống được tiến hành độc lập dựa trên hệ thống đã được cài đặt và chạy trực tuyến trên Internet. Người sử dụng được hướng dẫn dùng phần mềm, đánh giá các lỗi thao tác và chức năng, đánh giá thời gian thực hiện của từng tính năng trong hệ thống
Các phương pháp đề xuất được nghiên cứu, thực nghiệm một cách khoa học, có một số cải tiến so với các phương pháp chuẩn để có kết quả tốt khi ứng dụng với ảnh VNREDSat-1 trên các vùng thí điểm.
3. Bài báo và sách chuyên khảo đã công bố
3.1. Bài báo trên các tạp chí quốc tế
[1]. Viet Hung Luu, Van Kiet Dinh, Nguyen Hoang Hoa Luong, Quang Hung Bui, Thi Nhat Thanh Nguyen, Improving the Bag-of-Words model with Spatial Pyramid matching using data augmentation for fine-grained arbitrary-oriented ship classification, Remote Sensing Letters 2150-7058.
3.2. Các báo cáo trên tạp chí trên tạp chí trong nước
[1]. Lưu Quang Thắng, Phan Anh, Lưu Việt Hưng, Nguyễn Thị Nhật Thanh, Bùi Quang Hưng, Xây dựng Bộ công cụ phân tích và xử lý dữ liệu ảnh quang học và radar, Tạp chí Tài nguyên và Môi trường, 2020
3.3. Các bài báo tham gia Hội nghị Khoa học trong nước và quốc tế
[1]. SEAP nền tảng mới cho việc khai thác và phân tích dữ liệu không gian lớn. Tạp chí Tài nguyên và Môi trường, 2020.
[2]. Enhanced Spatial Resolution for VNREDSat-1 Multípectral Images Using IHS Fusion Technique Based on Sensor Spectral Response Function. The Eighth International Conference on Knowledge and Systems Engineering 2016.
[3]. Sử dụng công nghệ Hadoop và Spark để lưu trữ và xử lý phân tán ảnh vệ tinh VNREDSat-1. Kỷ yếu Hội thảo khoa học ứng dụng GIS toàn quốc 2017.
[4]. Distributed Computing Framework for Ship Detection from Panchromatic VNREDSat-1 Satellite Images – Abstract. 7th International Conference on High Performance Scientific Computing.
[5]. Distributed Computing Framework for Ship Detection from Panchromatic VNREDSat-1 Satellite Images. 7th International Conference on High Performance Scientific Computing.
4. Kết quả tham gia đào tạo
4.1. Tiến sĩ
[1]. Lưu Việt Hưng, đề tài luận án: “Developing of 3d city model and its application on air pollution monitoring”, Khoa học máy tính (Quyết định công nhận đề tài).
4.2. Thạc sĩ
[1]. Lưu Việt Hưng, đề tài luận văn: “Operational detection and managerment of ships in Vietnam coátal region using VNREDSat-1 image”, Khoa học máy tính (2016)
[2]. Phạm Thị Duyên, đề tài luận văn: “Sử dụng tư liệu vê tinh Modis đánh giá chất lượng không khí khu vực đồng bằng sông Hồng”, Bản đồ, viễn thám và GIS (2016).
[3]. Vũ Ngọc Khánh, đề tài luận văn: “Thành lập bản đồ biến động vùng ngập lụt tại huyện Chương Mỹ, Hà Nội từ ảnh Sentinel-1 trong năm 2018”, Kỹ thuật trắc địa, bản đồ (2020).