UAV + Luftbild-Hyperspektralforschung und Anwendungsperspektiven

Dieser Artikel beschreibt die Anwendung des Headwall Co-aligned 400–2500 nm Hyperspektral-Imagers, der auf den Drohnen Foxtech Robot V10 und D20 montiert ist. Die Modelle Foxtech Robot V10 und D20 lösen die Anwendungsprobleme von Plattformen mit hoher Nutzlast und langer Flugdauer und ermöglichen so die breite Anwendung großflächiger, hochauflösender Hyperspektraldaten. Hyperspektraldaten finden aufgrund ihrer Flexibilität, hohen Auflösung und Cloud-Funktionalität breite Anwendung in Bereichen wie Landwirtschaft, Forstwirtschaft, Militär, Geologie und Bergbau, Katastrophenschutz und Raumplanung. Die Kombination aus Foxtech Robot V10 und D20 UAV und Hyperspektral-Imager ermöglicht die schnelle Erfassung von Reflektivitätsdaten von Objekten am Boden durch Bildgebung und Scannen im Arbeitsbereich. Die integrierte, hochpräzise Trägheitsnavigation (IMU/GPS) des Imagers korrigiert Bildverzerrungen und ermöglicht so eine verlustfreie und präzise Identifizierung von Objekten am Boden.

V10/D20 ist ein neu entwickeltes, hochleistungsfähiges, multifunktionales und hochpräzises UAV-System von Foxtech Robot mit hoher Nutzlast, langer Flugdauer und hoher Effizienz. Die V10 ist ein senkrecht startendes und landendes UAV-System mit hoher Nutzlast, die D20 ein Drehflügler-UAV mit hoher Nutzlast. Beide Systeme zeichnen sich durch hohe Nutzlast und lange Flugdauer aus und setzen die industrielle und modulare Bauweise der Foxtech Robot-Produkte fort. Sie verwenden universelle intelligente Akkus und hochwertige Nutzlastausrüstung und können mit Modulen für die Luftbildvermessung im sichtbaren Licht, Neigungsmodulen im sichtbaren Licht, Videomodulen im sichtbaren Licht, Wärmebildkameramodulen, Wärmebildvideomodulen, Multispektralmodulen, Hyperspektralmodulen, Lidar-Modulen, SAR-Modulen und Kombinationsmodulen ausgestattet werden. Alle Module verfügen über hochpräzise differentielle GNSS-Karten und Standard-Netzwerk-RTK/PPK. Die integrierte Lösung unterstützt hochpräzise POS-gestützte Luftbildtriangulation und ermöglicht großflächige Kartierungen im Maßstab 1:500 ohne Kontrollpunkte, wodurch bildkontrollfreie Anwendungen möglich sind. Beide Drohnen sind mit der Software „Drone Manager Professional Edition (Measurement Edition)“ ausgestattet und unterstützen intelligente Routen und gemeinsame Routenplanung auf Basis präziser dreidimensionaler Geländedaten für vielfältige Anwendungsbereiche. Sie ermöglichen präzises Geländefliegen und dreidimensionale Flugüberwachung in Echtzeit. Die Software unterstützt GPS-Fusionsberechnungen, Kontrollpunktmessungen, Luftbildtriangulationsberechnungen und bietet Funktionen wie Kartierung, Export stereoskopischer Karten per Mausklick, hochpräzise integrierte Navigationstrajektorienberechnung, Punktwolkenverarbeitung und -klassifizierung sowie die Verarbeitung und das Browsen verschiedener Datenformate wie DOM, DEM, DSM, TDOM, LAS-Punktwolken usw.

Der HeadWall Co-aligned 400-2500nm Hyperspektral-Imager ist ein Vollspektrum-Imager des amerikanischen Unternehmens HeadWall. Er ist derzeit der einzige UAV-gestützte 400-2500nm-Imager in China. HeadWall produziert hauptsächlich Gitter, Spektrometer und andere Produkte, die in der Fernerkundung, im Militär und der Landesverteidigung, in der Bildverarbeitung, der Biomedizin und weiteren Bereichen weit verbreitet sind. Das HeadWall Co-aligned 400-2500nm Bildgebungsverfahren basiert auf klassischer Zeilenabtastung, wobei jedes Pixel einem präzise erfassten Spektrum entspricht. Dank des konzentrischen Totalreflexions-Optikdesigns zeichnet sich der Imager durch eine kompakte Bauweise, geringes Streulicht und ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis aus. Er verfügt über keine beweglichen Teile wie mechanische Verschlüsse, ist stoßfest und arbeitet mit integrierten Karten. Jedes Pixel repräsentiert ein real erfasstes Spektrum mit spektraler Auflösung. Die Effizienz ist hoch, die spektralen Merkmalsinformationen sind umfangreicher und zuverlässiger, die Smile- und Trapezverzerrung des Phasendifferenzkorrekturbildes wird minimiert, und das ursprüngliche Kratzgitter wird zur Rauschreduzierung verwendet. Das gesamte Spektrometersystem ist klein, hochintegriert und kann an die Laser-Lidar-Synchronisation angepasst werden. Zur Gewinnung von Hyperspektral- und Punktwolkendaten können die beiden Datenfusionsprozesse durchgeführt werden. Im Vergleich zu herkömmlichen Hyperspektralinstrumenten bietet HeadWall Co-aligned folgende Vorteile: (1) breiter Spektralbereich von 400–2500 nm; (2) geringes Gewicht von nur 2,8 kg; (3) hohe Integration durch hochpräzise Trägheitsnavigation, 400–2500-nm-Bildsensor und Laser-Lidar; (4) präzise Erfassung der Spektren von Bodenobjekten.

Unterschiedliche Substanzen weisen unterschiedliche Zusammensetzungen aus Molekülen, Atomen und Ionen auf, wodurch sich auch die Lichtenergieverteilung im gleichen Spektralbereich unterscheidet. Die Reflexions- oder Absorptionsspektralkurve eines Objekts zeigt anhand ihrer charakteristischen Merkmale regelmäßige Veränderungen mit der Wellenlänge, d. h. charakteristische Maxima und Minima. Hyperspektrale Bildgebungssysteme können diese Unterschiede in der Energieverteilung, ähnlich einem menschlichen Fingerabdruck, erfassen. Basierend auf den „spektralen Fingerabdrücken“ verschiedener Substanzen werden spektrale Merkmale durch Analyse der Spektraldaten extrahiert. Dadurch wird die Identifizierung und Unterscheidung von Untersuchungsobjekten ermöglicht.

HeadWall Co-aligned erfasst das sichtbare und kurzwellige Infrarotspektrum (400–2500 nm) von Bodenobjekten. Anhand des spektralen Fingerabdrucks können schnell Informationen über Bodenobjekte extrahiert und analysiert werden, beispielsweise zu veränderten Mineralien, Schadstoffen, Tarnung, Vegetation und anderen Bodenstrukturen.

Der Betriebsprozess von UAV-Hyperspektralaufnahmen beginnt mit der Festlegung von Arbeitsziel und -aufgabe. Anschließend wird das Zielgebiet ausgewählt, ein Multikopter oder ein Starrflügler-UAV entsprechend Größe und Form des Zielgebiets bestimmt und die Flugroute geplant. Die Datenerfassung erfolgt durch kontinuierliches Schwenken der Kamera, um das Spektrum der Bodenobjekte zu erfassen. Nach Abschluss des Fluges werden die VNIR-, SWIR- und Trägheitsnavigationsdaten heruntergeladen. Die Reflexionsspektren werden anschließend technisch in Bilder umgewandelt und visualisiert. Im Rahmen der Vorverarbeitung wird ein Modell zur Erkennung spektraler Merkmale von Bodenobjekten auf Basis des spektralen Fingerabdrucks und der spektralen Daten der Bodenobjekte erstellt. Anschließend werden unbekannte Bereiche invertiert und vorhergesagt. Der genaue Ablauf ist in Abbildung 2 dargestellt.

UAV-Hyperspektralverarbeitungsprozess

Strahlkraft und Reflexion

Der Hyperspektralbildgeber nutzt ein konzentrisches Totalreflexions-Optikdesign mit geringer Phasendifferenz und speziell entwickelten optischen Elementen. Der Erfassungsfehler beträgt maximal ein Pixel, wodurch Verzerrungen wie Smile-Effekt und Trapezverzerrung praktisch eliminiert werden. Das Licht durchdringt den Spalt, wird durch das Gitter aufgeteilt und trifft auf den Sensor, wodurch zweidimensionale Daten erzeugt werden: eine räumliche und eine spektrale Dimension. Der Spalt entspricht einer Linie auf dem Boden. Entsprechend der Flugbahn der Drohne wird diese Linie auf eine Oberfläche projiziert, wodurch die zweidimensionale räumliche und die eindimensionale spektrale Dimension erfasst und schließlich ein hyperspektraler Datenwürfel generiert wird.

Das von Objekten am Boden reflektierte Licht trifft auf den Sensor des Hyperspektralbildgebers. Das optische Signal wird in ein elektrisches Signal umgewandelt, um den ursprünglichen DN-Wert des Sensors zu ermitteln. Die Software SpectralView dient der Umrechnung des DN-Werts in die Strahlungsdichte. Da die Empfindlichkeit der einzelnen Sensorpixel variiert, kalibriert der Hersteller die Strahlungsdichte vor Auslieferung mithilfe einer Ulbricht-Kugel, um eine einheitliche Pixeldarstellung zu gewährleisten. Anschließend wird der ursprüngliche, dimensionslose DN-Wert in einen dimensionsbehafteten Strahlungswert umgerechnet, der mit anderen Geräten verglichen werden kann.

Um den spektralen Fingerabdruck von Bodenobjekten zu charakterisieren, muss der Strahlungswert in Reflexionsgrad umgerechnet werden. Dazu werden Vergleichsobjekte benötigt. Üblicherweise werden drei Objekte mit unterschiedlichem Reflexionsgrad verwendet (z. B. weißes, graues und schwarzes Tuch). Jedes Objekt hat einen bekannten Reflexionsgrad. Durch gleichzeitige Erfassung des Spektrums des Bodenobjekts und des jeweiligen Objekts kann mithilfe der Software SpectralView der Reflexionsgrad des Bodenobjekts bestimmt werden.

Witterungsabhängig kann die Drohne keine stabile Fluglage beibehalten. Während des Fluges kommt es zu verschiedenen Bewegungen wie Rollen, Nicken und Gieren, was zu Verzerrungen und Deformationen in den aufgenommenen Bildern führt. HeadWall verfügt über ein hochpräzises GPS/IMU-System zur Trägheitsnavigation, das Lage- und Positionsdaten für die Bildkorrektur erfasst. Gleichzeitig integriert HeadWall ein 16-Linien-Laser-Lidar für den simultanen Flugbetrieb. Dieses erfasst dreidimensionale Punktwolkendaten und Informationen zur vertikalen Struktur in Höhen unter 100 m und ermöglicht so eine hochpräzise Bildkorrektur. Die hochpräzise Trägheitsnavigation kann mit Bodenstationen kombiniert werden, um mithilfe der POSPac UAV-Software eine Post-PPK-Differenzierung zu erreichen und die Positions- und Lagegenauigkeit zu verbessern. Die SpectralView-Software kombiniert das Sichtfeld des Sensors mit dem momentanen Sichtfeld und rekonstruiert anhand der Positions- und Lageinformationen des Fluges die tatsächliche Position jedes einzelnen Bildes. Dadurch wird die Orthorektifizierung abgeschlossen.

Durch Datenfusion lassen sich Geländedaten, die mittels Laser-Lidar erfasst wurden, mit hyperspektralen Daten kombinieren. Im Falschfarbenbild hebt der Rotkanal steile Strukturen (Klippen, Bäume) hervor, während die Grün- und Blaukanäle die Unterschiede in Vegetation und Gelände verdeutlichen. Zusätzlich werden DEM-Daten als Kanal in den Datenwürfel integriert.

Fusion von Geländedaten und hyperspektralen Daten

UAV-Hyperspektraldaten werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. bei Überwachung und Frühwarnung, geologischer Prospektion, Identifizierung militärischer Tarnung, Merkmalsklassifizierung, Gewinnung von Informationen über Umweltverschmutzungen, Schätzung landwirtschaftlicher Erträge, Überwachung des Wachstumsstatus, Identifizierung von Baumarten in der Forstwirtschaft, Bauplanung, Auswahl von Projektstandorten usw. Im Folgenden werden einige Anwendungsfälle analysiert.

Überwachung des Waldzustands

Zur Überwachung des Gesundheitszustands von Kiefernwäldern ist es unmöglich, zwischen den Grünlicht- und den allgemein sichtbaren Lichtbildern von Kiefern im Frühstadium einer Erkrankung und gesunden Kiefern zu unterscheiden. Stattdessen wird ein luftgestütztes Bildgebungssystem eingesetzt, um das Reflexionsspektrum der gesunden Kiefernkrone zu untersuchen. Zusätzlich wird das Reflexionsspektrum der Kronen kranker Kiefern gemessen (Abbildung 9, Mitte). Gesunde Kiefern wachsen kräftig, verfügen über ausreichend Wasser in ihren Blättern, aktive Chlorophyllzellen und weisen relativ starke Reflexionen im grünen und nahinfraroten Spektralbereich auf. Kranke Kiefern zeigen ebenfalls relativ starke Reflexionen in diesen Bereichen. Aufgrund von Insektenbefall weisen sie eine geringe Vitalität, niedrige Blattfeuchtigkeit, inaktive Chlorophyllzellen, eine gelbliche Färbung und eine geringe Reflexion im grünen und nahinfraroten Spektralbereich auf. Anhand dieser beiden Merkmale, kombiniert mit den vom Boden aus gewonnenen spektralen Eigenschaften, können kranke Kiefern identifiziert werden. und die spektralen Fingerabdruckeigenschaften gesunder Kiefernnadelkronen, ein entsprechendes Spektralmodell erstellen, großflächige Spektralbilddaten mittels UAV-Hyperspektralanalyse gewinnen und auf Basis des Modells eine Inversion durchführen, um den Gesundheitszustand von Kiefern in einem großen Zielgebiet zu untersuchen.

Identifizierung von Verkleidungen

Identifizierung getarnter Munitionslager. Hier ist das Saab Barracuda Tarnnetz über dem Munitionslager zu sehen. Nach herkömmlichen RGB-Aufnahmen verschmolz das Tarnziel mit dem Hintergrund und verschwand optisch darin, sodass es nicht erkennbar war. Da das Tarnnetz den gesamten Spektralbereich von 400–2500 nm abdeckt und sich somit vom Hintergrund unterscheidet, wird hyperspektrale UAV-Bildgebung eingesetzt. Die Bilder werden verarbeitet, Hintergrundinformationen unterdrückt und gleichzeitig spektrale Anomalien hervorgehoben und verstärkt, wodurch das getarnte Ziel vom Hintergrund isoliert und sichtbar gemacht wird.

Merkmalsklassifizierung

Zur Klassifizierung von Nutzpflanzen: Basierend auf Feldversuchen wurden Bodenspektrometer eingesetzt, um die Spektren verschiedener Nutzpflanzen wie Gerste, Kartoffeln, Hafer, Luzerne, Raps und Spinat zu messen und spektrale Fingerabdruckmerkmale zu erhalten. Anschließend wurde ein hyperspektrales Drohnensystem verwendet, um „vereinheitlichte Spektren“ – Spektralbilder der Nutzpflanzen – zu erfassen. Anhand der spektralen Fingerabdruckmerkmale können die verschiedenen Nutzpflanzen durch die Berechnung des spektralen Winkels (SAM) klassifiziert werden.

Suche nach Mineralien und Schätzen

Aufgrund der enormen Unterschiede in der atomaren Zusammensetzung verschiedener Mineralien zeigen sich deutliche Unterschiede im Spektralbereich von 1000–2500 nm. Die Hyperspektraltechnologie hat sich als erste im Bereich der Mineralienidentifizierung bewährt. Die international anerkannte Spektralbibliothek basiert aktuell auf Mineralienspektren. Mithilfe dieser Bibliothek und eines Spektrometers lassen sich Metalle wie Eisenerz, Kupfererz und Gold zerstörungsfrei vor Ort identifizieren.

Alteration ist ein wichtiges Indiz für die Mineralprospektion. Unterschiedlich veränderte Minerale weisen unterschiedliche spektrale Fingerabdrücke auf. Hydrothermale Lagerstätten stehen alle in Zusammenhang mit Alteration. Mithilfe von UAV-Hyperspektroskopie lassen sich spektrale Fingerabdrücke von Objekten am Boden sowie von veränderten Mineralen und deren Eigenschaften gewinnen. Die Kombination spektraler Merkmale ermöglicht die großflächige Prospektion.

Schätzung des Bodenfeuchtegehalts

Der Bodenfeuchtegehalt (SMC) ist ein wichtiger physikalischer Parameter des Bodens und beeinflusst maßgeblich die Bodenaggregatstruktur und den Nährstoffstatus. Er wirkt sich auf die physikalischen und chemischen Prozesse im Boden aus. Die genaue Kenntnis des Bodenfeuchtegehalts von Ackerland ermöglicht eine effektivere Steuerung der Bewässerung. Eine gezielte Verbesserung des Bodenfeuchtegehalts in kritischen Wachstumsphasen der Pflanzen kann Ertrag und Qualität steigern. Die Bodenproben werden gleichmäßig auf dem Ackerland entnommen, im Labor aufbereitet und getrocknet. Ein Teil der Proben dient der Modellerstellung, ein anderer Teil der Validierung. Nach Filterung und Rauschunterdrückung wird für jede Probenfläche das Durchschnittsspektrum ermittelt. Verschiedene Spektralindizes werden zur Auswahl und Schätzung des Bodenfeuchtegehalts verwendet. Das optimale Spektralband dient als Grundlage für ein quantitatives Schätzmodell zur Bestimmung des Bodenfeuchtegehalts.

Die UAVs V10 und D20 haben die Anwendungs- und Montageprobleme von Plattformen für große Nutzlasten und lange Flugdauer erfolgreich gelöst. Das HeadWall-Co-Aligned-Hyperspektralbildgebungsinstrument (400–2500 nm) liefert ein breiteres Spektrum als Geräte im Bereich von 400–1000 nm. Es kann Hyperspektraldaten im Bereich von 400–1000 nm und 1000–2500 nm gleichzeitig mit derselben Bodenauflösung erfassen und bietet eine höhere Genauigkeit bei der Identifizierung spektraler Fingerabdrücke. Die Kombination aus UAV und HeadWall-Co-Aligned-Hyperspektralbildgebungsinstrument (400–2500 nm) ermöglicht die Erfassung großflächiger, qualitativ hochwertiger Hyperspektraldaten und findet breite Anwendung in der Landwirtschaft, Forstwirtschaft, geologischen Erkundung, Archäologie, Stadtplanung, Umweltüberwachung und Frühwarnung sowie in weiteren Bereichen.