Vehículos aéreos no tripulados (UAV) + Investigación hiperespectral aérea y perspectivas de aplicación

Este artículo presenta principalmente la aplicación del generador de imágenes hiperespectrales Headwall Co-aligned400 ~ 2500nm montado en los drones Foxtech Robot V10 y D20. Los modelos Foxtech Robot V10 y D20 han resuelto eficazmente los problemas de aplicación de plataformas de vuelo de gran carga y larga duración. Esto permite la popularización de aplicaciones hiperespectrales de gran área y alta calidad. Los datos hiperespectrales se utilizan ampliamente en muchos campos como la agricultura, la silvicultura, el ámbito militar, la geología y la minería, la respuesta a emergencias y la planificación territorial debido a sus características de flexibilidad, alta resolución y operación en la nube. El UAV Foxtech Robot V10 y D20, junto con el generador de imágenes hiperespectrales, permite la adquisición rápida de datos de reflectividad de objetos terrestres en el área de trabajo y el uso del sistema de navegación inercial de alta precisión (IMU/GPS) integrado en el generador para corregir la distorsión de la imagen, logrando así una identificación de objetos terrestres eficiente y precisa, sin pérdidas y con la imagen original.

V10/D20 es un sistema UAV de gran capacidad de carga, larga duración, multifuncional, de alta precisión y alta eficiencia desarrollado recientemente por Foxtech Robot. V10 es un sistema UAV de despegue y aterrizaje vertical de gran capacidad de carga, y D20 es un sistema UAV de ala rotatoria de gran capacidad de carga. Ambos sistemas UAV se centran en "gran capacidad de carga y larga duración" y continúan con el diseño industrial y modular de los productos de Foxtech Robot. Utilizan baterías de potencia inteligentes universales y equipos de carga útil de alta gama, y ​​pueden equiparse con módulos de reconocimiento aéreo de luz visible, módulos de inclinación de luz visible, módulos de vídeo de luz visible, módulos de cámara infrarroja térmica, módulos de vídeo infrarrojo térmico, módulos multiespectrales, módulos hiperespectrales, módulos lidar, módulos de radar de apertura sintética y algunos módulos combinados, todos equipados con placas GNSS diferenciales de alta precisión y RTK/PPK de red estándar. Su servicio de solución integrada admite triangulación aérea asistida por POS de alta precisión y tiene la capacidad de mapeo a gran escala 1:500 sin puntos de control, lo que permite aplicaciones sin control de imágenes. Ambos están equipados con el software "Drone Manager Professional Edition (Measurement Edition)", que admite rutas inteligentes y planificación de rutas conjuntas basadas en terrenos tridimensionales precisos para satisfacer diversas necesidades de aplicación, y tiene la capacidad de seguir terrenos precisos y monitoreo de vuelo tridimensional en tiempo real; admite cálculo de fusión GPS, medición de puntos de control, cálculo de triangulación aérea y funciones de un solo clic, como mapeo, exportación de mapeo estereoscópico con un solo clic, cálculo de trayectoria de navegación integrada de alta precisión, procesamiento y clasificación de nubes de puntos, etc., y proporciona procesamiento y visualización de varios resultados de datos como DOM, DEM, DSM, TDOM, nube de puntos LAS, etc.

El generador de imágenes hiperespectrales HeadWall Co-aligned de 400-2500 nm es un generador de imágenes de espectro completo fabricado por la empresa estadounidense HeadWall. Actualmente, es el único generador de imágenes aerotransportado de 400-2500 nm para UAV en China. HeadWall produce principalmente rejillas de difracción, espectrómetros y otros productos, ampliamente utilizados en teledetección, defensa militar y nacional, visión artificial, biomedicina y otros campos. El método de imagen HeadWall Co-aligned de 400-2500 nm es el clásico de barrido lineal, y cada píxel corresponde a un espectro preciso que se captura realmente. Adopta un diseño óptico concéntrico de reflexión total, tiene una estructura compacta, menos luz parásita y una mayor relación señal-ruido. No tiene partes móviles como obturadores mecánicos, es altamente resistente a los impactos y cuenta con mapas integrados. Cada píxel es un espectro real capturado, con resolución espectral. La eficiencia es alta, la información de características espectrales es más rica y confiable, la distorsión de sonrisa y trapezoidal de la imagen de corrección de diferencia de fase se minimiza, y se utiliza la rejilla rayada original para reducir el ruido. Todo el sistema del espectrómetro es de tamaño pequeño, está altamente integrado y puede adaptarse a la sincronización láser Lidar. Para obtener datos hiperespectrales y de nube de puntos, también se pueden realizar los dos procesos de fusión de datos. En comparación con los instrumentos hiperespectrales comunes, HeadWall Co-aligned tiene las siguientes ventajas: (1) amplio rango de banda, 400-2500 nm; (2) equipo ligero, pesa solo 2,8 kg; (3) alta integración, integración de instrumentos Tiene navegación inercial de alta precisión, generador de imágenes de 400-2500 nm y láser LIDAR; (4) Realmente recopila los espectros de objetos terrestres.

Las distintas sustancias presentan composiciones moleculares, atómicas e iónicas diferentes, y la distribución de la energía lumínica reflejada o absorbida en el mismo rango espectral también varía. A partir de las características de la curva espectral, la curva espectral de reflexión o absorción de un objeto muestra cambios regulares con la variación de la longitud de onda, es decir, picos y valles característicos en la curva espectral. Los generadores de imágenes hiperespectrales pueden identificar las diferencias en estas energías, de forma similar a las huellas dactilares humanas. Basándose en las "huellas dactilares espectrales" de las distintas sustancias, se extraen características espectrales mediante el análisis de los parámetros espectrales de los datos espectrales, lo que permite la identificación y diferenciación de los objetos de estudio.

HeadWall Co-aligned adquiere la señal del espectro visible-infrarrojo de onda corta de 400-2500 nm de los objetos del suelo. Basándose en la huella espectral de los objetos del suelo, puede extraer y analizar rápidamente información sobre ellos, como minerales alterados, contaminantes, camuflaje, vegetación y otros tipos de objetos del suelo.

El proceso de operación hiperespectral del UAV comienza con el propósito y la tarea del trabajo, selecciona el área objetivo, elige un UAV multirrotor o de ala fija según el tamaño y el modelo del área objetivo, y planifica la ruta del UAV. El método de adquisición de datos del generador de imágenes consiste en mover continuamente la cámara para adquirir el espectro de los objetos terrestres. Una vez completada la misión de vuelo, se descargan los datos VNIR, SWIR y de navegación inercial, y luego los datos del espectro de reflexión se convierten en imágenes para su visualización mediante medios técnicos, y luego los datos hiperespectrales se procesan en un preprocesamiento, estableciendo un modelo de reconocimiento de características espectrales de objetos terrestres basado en el espectro característico de la huella espectral y los datos espectrales de los objetos terrestres, y luego se invierte y predice el área desconocida. El diagrama de flujo específico se muestra en la Figura 2.

Proceso de procesamiento hiperespectral de UAV

Radiación y reflectancia

El generador de imágenes hiperespectrales adopta un diseño óptico concéntrico de reflexión total con una pequeña diferencia de fase y utiliza elementos ópticos especialmente diseñados. El error de adquisición no supera un píxel, lo que elimina prácticamente la distorsión trapezoidal y la distorsión de la sonrisa. La luz atraviesa la rendija, se divide mediante la rejilla y llega al sensor para generar datos bidimensionales: dimensión espacial y dimensión espectral. La rendija corresponde a una línea en el suelo. Según la trayectoria del dron, la línea se desplaza sobre una superficie, obteniéndose así la dimensión espacial bidimensional y la dimensión espectral unidimensional, y finalmente se obtiene un cubo de datos hiperespectrales.

La luz reflejada por los objetos terrestres entra en el sensor del generador de imágenes hiperespectrales, y la señal óptica se convierte en una señal eléctrica para obtener el valor DN original del sensor. El software SpectralView se utiliza para completar la conversión del valor DN a radiancia. Dado que la respuesta de cada píxel del sensor es desigual, el fabricante utilizará una esfera integradora uniforme para calibrar la radiancia antes de salir de fábrica y lograr uniformidad en cada píxel, y convertir el valor DN original sin unidades en un valor de radiancia con unidades. y puede compararse con otros dispositivos, el valor DN convertido a radiancia.

Para caracterizar la huella espectral de los objetos terrestres, es necesario convertir el valor de radiancia en reflectancia. Este proceso requiere el uso de objetivos para la comparación. Generalmente, se utilizan tres objetivos con diferentes reflectividades (como tela blanca, tela gris y tela negra). Cada pieza tiene una reflectividad conocida, al recopilar simultáneamente el espectro del objeto terrestre y el espectro del objetivo, el software SpectralView puede utilizarse para obtener la reflectancia del objeto terrestre. La reflectancia del objeto terrestre.

Debido a las condiciones meteorológicas, el dron no puede mantener una actitud estable de principio a fin, y se producen diversos cambios, como balanceo, cabeceo y guiñada durante el vuelo, lo que provoca diversas deformaciones y distorsiones en las imágenes adquiridas. HeadWall incorpora navegación inercial de alta precisión GPS/IMU que registra información de actitud y posición para la corrección de imágenes. Al mismo tiempo, HeadWall también integra un Lidar láser de 16 líneas para el vuelo simultáneo, registrando datos de nube de puntos tridimensionales e información de estructura vertical con una altura inferior a 100 m, logrando así una corrección de imagen de alta precisión. La navegación inercial de alta precisión se puede combinar con estaciones base terrestres para lograr la diferenciación post-PPK mediante el software POSPac UAV, mejorando la precisión de posicionamiento y actitud. El software SpectralView combina el campo de visión del sensor con el campo de visión instantáneo y restaura la posición real de cada fotograma a través de la información de posición y actitud del vuelo en ese momento, completando así la ortorrectificación.

La fusión de datos permite combinar datos de terreno obtenidos mediante lidar láser y datos hiperespectrales. En la imagen de falso color, el canal rojo resalta las zonas escarpadas (acantilados, árboles), mientras que los canales verde y azul magnifican las diferencias entre la vegetación y el terreno. Además, los datos del modelo digital de elevación (MDE) se incorporan al cubo de datos como un canal.

Fusión de datos de terreno e hiperespectrales

La tecnología hiperespectral de UAV se utiliza ampliamente en diversos ámbitos, como la monitorización y la alerta temprana, la prospección geológica, la identificación de camuflaje militar, la clasificación de características, la extracción de información sobre contaminantes ambientales, la estimación del rendimiento agrícola, la monitorización del estado de crecimiento, la identificación de especies de árboles forestales, la planificación de la construcción, la selección de emplazamientos para proyectos, etc. A continuación, se presentan algunos casos para su análisis.

Monitoreo de la salud forestal

Para monitorear la salud de los bosques de pinos, es imposible distinguir entre las imágenes de luz verde y luz visible general de los pinos en las primeras etapas de enfermedad y los pinos sanos. En cambio, se utiliza una cámara aérea para analizar el espectro de reflectancia de la copa de los pinos sanos, y también se analizó el espectro de reflectancia de la copa de los pinos enfermos (Figura 9, centro). Los pinos sanos crecen vigorosamente, tienen suficiente agua en sus hojas, células de clorofila activas y presentan reflexiones relativamente fuertes en las bandas verde e infrarroja cercana. Los pinos enfermos también presentan reflexiones relativamente fuertes en las bandas verde e infrarroja cercana. Debido a la erosión causada por plagas de insectos, los pinos tienen poca vitalidad, baja humedad en las hojas, células de clorofila inactivas, color amarillento y baja reflectividad en las bandas verde e infrarroja cercana. Basándonos en estas dos características diferentes, combinadas con las características espectrales extraídas del suelo, podemos identificar los pinos enfermos. y las características de la huella espectral de la cubierta foliar de pinos sanos, establecer un modelo espectral pertinente, obtener datos de imágenes espectrales de gran área a través de imágenes hiperespectrales de UAV y realizar una inversión basada en el modelo para llevar a cabo la investigación del estado de salud de los pinos en una gran área objetivo.

Identificación de disfraces

Identificación de camuflaje de pilas de munición. Esta es la red de camuflaje Saab Barracuda sobre la pila de munición. Después de usar la fotografía RGB convencional, el objetivo camuflado se mimetizó con el fondo del terreno y visualmente "desapareció" en el fondo, lo que hizo imposible identificarlo. Dado que la red de camuflaje está en el rango espectral completo de 400-2500 nm, que es diferente del fondo del terreno, se utiliza la hiperespectral del UAV para obtener imágenes para su procesamiento, suprimiendo la información de fondo y, al mismo tiempo, separando y amplificando las anomalías espectrales, aislando así el objetivo camuflado del fondo, haciendo que el objetivo camuflado sea visible.

Clasificación de características

En cuanto a la clasificación de cultivos, basándose en experimentos de campo, se utilizaron espectrómetros terrestres para medir los espectros de diversos cultivos como cebada, patatas, avena, alfalfa, colza y espinacas, con el fin de obtener características de huella espectral. Posteriormente, se utilizó un sistema hiperespectral con drones para obtener imágenes espectrales de "espectros unificados" de los cultivos. A partir de las características de huella espectral, se pueden clasificar los distintos cultivos mediante el cálculo del ángulo espectral SAM.

Prospección de minerales y tesoros

Debido a las enormes diferencias en la composición atómica de los distintos minerales, se observan diferencias evidentes en el rango de 1000 a 2500 nm. La tecnología hiperespectral fue pionera en demostrar su eficacia en la identificación de minerales. Actualmente, la biblioteca espectral internacionalmente aceptada también se basa en espectros minerales. Mediante esta biblioteca espectral y un espectrómetro, se pueden identificar in situ metales como el mineral de hierro, el mineral de cobre y el oro de forma no destructiva.

La alteración es un indicador importante en la prospección de minerales. Los distintos minerales alterados presentan diferentes huellas espectrales. Los depósitos hidrotermales están intrínsecamente ligados a la alteración. La hiperespectroscopia con UAV permite obtener huellas espectrales de objetos terrestres, así como de minerales alterados y sus propiedades. La combinación de características espectrales facilita la prospección en grandes áreas.

Estimación del contenido de humedad del suelo

El contenido de humedad del suelo (SMC) es un parámetro físico importante y una limitación clave para la estructura de los agregados del suelo y el estado nutricional. El SMC afecta los procesos fisiológicos físicos y químicos del suelo. Comprender el estado exacto de la humedad del suelo en las tierras de cultivo permite gestionar de forma más eficaz el sistema de riego. La mejora específica del estado de la humedad del suelo en las etapas críticas del crecimiento de los cultivos puede mejorar el rendimiento y la calidad de los mismos. Se toman muestras uniformes en las tierras de cultivo, se procesan y secan en el laboratorio. Algunas muestras se toman para mantener el conjunto del modelo y otras se utilizan como conjuntos de verificación. Tras el filtrado y la eliminación de ruido, se toma el espectro promedio para cada área de muestra y se utilizan diferentes índices espectrales para seleccionar y estimar la humedad del suelo. Se obtiene la mejor banda del contenido de humedad del suelo y, con base en ella, se establece un modelo de estimación cuantitativa para invertir dicho contenido.

Los UAV V10 y D20 han resuelto eficazmente los problemas de aplicación y montaje de plataformas de vuelo de gran capacidad y larga autonomía. El instrumento de imágenes hiperespectrales HeadWall Co-aligned de 400-2500 nm ofrece datos espectrales más amplios que los equipos de 400-1000 nm. Puede adquirir simultáneamente datos hiperespectrales de 400-1000 nm y 1000-2500 nm con la misma resolución espacial, y presenta una mayor precisión en la identificación de información de huella espectral. El UAV + HeadWall Co-aligned de imágenes hiperespectrales de 400-2500 nm proporciona datos hiperespectrales de alta calidad en grandes áreas y puede utilizarse ampliamente en agricultura, silvicultura, prospección geológica, arqueología, planificación urbana, monitoreo ambiental y alerta temprana, entre otros campos.