Perspectives de recherche et d'application des drones et de l'hyperspectral aérien

Cet article présente principalement l'application de la caméra hyperspectrale Headwall Co-aligned 400 ~ 2500 nm, embarquée sur les drones Foxtech Robot V10 et D20. Ces modèles répondent aux exigences des plateformes de vol à grande capacité et à forte autonomie, permettant ainsi la généralisation d'applications hyperspectrales haute résolution sur de vastes zones. Les données hyperspectrales sont largement utilisées dans de nombreux domaines tels que l'agriculture, la sylviculture, le secteur militaire, la géologie et l'exploitation minière, les interventions d'urgence et l'aménagement du territoire, grâce à leur flexibilité, leur haute résolution et leur fonctionnement via le cloud. Les drones Foxtech Robot V10 et D20, équipés de caméras hyperspectrales, permettent d'acquérir rapidement des données de réflectivité des objets au sol lors de l'imagerie et du balayage de la zone de travail. La navigation inertielle haute précision intégrée (IMU/GPS) corrige les distorsions d'image, garantissant ainsi une identification précise et sans perte des objets au sol.

Le V10/D20 est un système de drone de conception récente, développé par Foxtech Robot. Ce système se caractérise par une grande capacité d'emport, une longue autonomie, une grande précision et une efficacité élevée. Le V10 est un drone à décollage et atterrissage vertical (VTOL) de grande capacité, tandis que le D20 est un drone à voilure tournante de grande capacité. Ces deux systèmes de drones privilégient une charge utile importante et une grande autonomie, et s'inscrivent dans la continuité de la conception industrielle et modulaire des produits Foxtech Robot. Ils utilisent des batteries intelligentes universelles et des équipements de charge utile haut de gamme. Ils peuvent être équipés de modules de levés aériens en lumière visible, de modules d'inclinaison en lumière visible, de modules vidéo en lumière visible, de modules de caméra infrarouge thermique, de modules vidéo infrarouge thermique, de modules multispectraux, de modules hyperspectraux, de modules lidar, de modules radar à synthèse d'ouverture (SAR) et de modules combinés. Tous ces modules sont équipés de cartes GNSS différentielles de haute précision et d'un système RTK/PPK réseau standard. Leur service de solution intégrée prend en charge la triangulation aérienne assistée par points de contrôle (POS) de haute précision et permet la cartographie à grande échelle au 1/500 sans points de contrôle, autorisant ainsi des applications sans contrôle d'image. Les deux drones sont équipés du logiciel « Drone Manager Professional Edition (Measurement Edition) », qui prend en charge les itinéraires intelligents et la planification d'itinéraires conjoints basés sur un terrain tridimensionnel précis afin de répondre à divers besoins d'application. Ils permettent un suivi précis du terrain et une surveillance de vol tridimensionnelle en temps réel. Ils prennent en charge le calcul de fusion GPS, la mesure des points de contrôle, le calcul de triangulation aérienne et offrent des fonctions en un clic telles que la cartographie, l'exportation en un clic de cartes stéréoscopiques, le calcul de trajectoires de navigation intégrées de haute précision, le traitement et la classification des nuages ​​de points, etc. Ils permettent également le traitement et la consultation de divers résultats de données tels que les nuages ​​de points DOM, DEM, DSM, TDOM, LAS, etc.

L'imageur hyperspectral HeadWall Co-aligned 400-2500 nm est un imageur à spectre complet produit par la société américaine HeadWall. Il s'agit actuellement du seul imageur aéroporté 400-2500 nm pour drone en Chine. HeadWall produit principalement des réseaux de diffraction, des spectromètres et d'autres produits largement utilisés en télédétection, dans les domaines militaire et de la défense nationale, en vision industrielle, en biomédecine et autres. La méthode d'imagerie HeadWall Co-aligned 400-2500 nm est une imagerie par balayage linéaire classique ; chaque pixel correspond à un spectre précis effectivement acquis. Grâce à sa conception optique concentrique à réflexion totale, il présente une structure compacte, une faible lumière parasite et un rapport signal/bruit élevé. Dépourvu de pièces mobiles telles que des obturateurs mécaniques, il est très résistant aux chocs et intègre des cartes spectrales. Chaque pixel représente un spectre réel acquis, avec une résolution spectrale optimale. L'efficacité est élevée, les informations spectrales sont plus riches et plus fiables, les distorsions en sourire et en trapèze de l'image corrigée par différence de phase sont minimisées, et le réseau de diffraction original est utilisé pour réduire le bruit. L'ensemble du système spectromètre est compact, hautement intégré et peut être synchronisé avec un lidar laser. La fusion de ces données permet d'obtenir des données hyperspectrales et des nuages ​​de points. Comparé aux instruments hyperspectraux classiques, le système HeadWall Co-aligned présente les avantages suivants : (1) une large bande passante de 400 à 2 500 nm ; (2) un équipement léger de seulement 2,8 kg ; (3) une forte intégration, avec un système de navigation inertielle de haute précision, un imageur 400-2 500 nm et un lidar laser ; (4) la capacité à collecter les spectres d'objets au sol.

Les différentes substances possèdent des compositions moléculaires, atomiques et ioniques distinctes, et la distribution de l'énergie lumineuse réfléchie ou absorbée dans une même gamme spectrale l'est également. La courbe spectrale de réflexion ou d'absorption d'un objet présente des variations régulières en fonction de la longueur d'onde, caractérisées par des pics et des creux. Les imageurs hyperspectraux peuvent identifier ces différences d'énergie, à la manière des empreintes digitales humaines. À partir de ces « empreintes spectrales », des caractéristiques spectrales sont extraites par l'analyse des données spectrales, permettant ainsi l'identification et la différenciation des objets étudiés.

HeadWall Co-aligned acquiert le signal spectral visible-infrarouge à ondes courtes (400-2500 nm) des objets au sol. À partir de l'empreinte spectrale de ces objets, il peut extraire et analyser rapidement des informations les concernant, telles que les altérations minérales, les polluants, le camouflage, la végétation, etc.

Le processus d'acquisition hyperspectrale par drone débute par la définition de l'objectif et de la tâche, la sélection de la zone cible, le choix d'un drone multirotor ou à voilure fixe en fonction de la taille et du modèle de la zone cible, et la planification de la trajectoire du drone. La méthode d'acquisition des données de l'imageur consiste à balayer en continu le sol avec la caméra pour acquérir le spectre des objets au sol. Une fois la mission de vol terminée, les données VNIR, SWIR et de navigation inertielle sont téléchargées, puis les données de spectre de réflexion sont converties en images pour affichage. Les données hyperspectrales sont ensuite traitées en prétraitement : un modèle de reconnaissance des caractéristiques spectrales des objets au sol est établi à partir du spectre caractéristique de l'empreinte spectrale et des données spectrales des objets, puis la zone inconnue est analysée et prédite. Le diagramme de flux détaillé est présenté figure 2.

processus de traitement hyperspectral des drones

Éclat et réflectance

L'imageur hyperspectral utilise une conception optique concentrique à réflexion totale avec un faible déphasage et des éléments optiques spécialement conçus. L'erreur d'acquisition est inférieure à un pixel, ce qui élimine quasiment toute distorsion en sourire et en trapèze. La lumière traverse une fente, est divisée par un réseau de diffraction, puis atteint le capteur pour générer des données bidimensionnelles : une dimension spatiale et une dimension spectrale. La fente correspond à une ligne tracée au sol. En fonction de la trajectoire du drone, cette ligne se déplace sur la surface, permettant ainsi d'obtenir la dimension spatiale (2D) et la dimension spectrale (1D), et finalement un cube de données hyperspectrales.

La lumière réfléchie par les objets au sol pénètre dans le capteur de l'imageur hyperspectral, et le signal optique est converti en signal électrique afin d'obtenir la valeur DN initiale du capteur. Le logiciel SpectralView est utilisé pour convertir cette valeur DN en luminance. La réponse de chaque pixel du capteur étant variable, le fabricant utilise une sphère d'intégration uniforme pour calibrer la luminance avant la sortie d'usine, garantissant ainsi l'uniformité de chaque pixel. La valeur DN initiale, sans unité, est ensuite convertie en une valeur de luminance, qui peut être comparée à celle d'autres appareils.

Pour caractériser le spectre d'un objet au sol, il est nécessaire de convertir sa luminance en réflectance. Ce processus requiert l'utilisation de cibles de comparaison. Généralement, on utilise trois cibles de réflectivités différentes (par exemple, un tissu blanc, un tissu gris et un tissu noir). Chaque cible ayant une réflectance connue, le logiciel SpectralView permet, en collectant simultanément le spectre de l'objet au sol et celui de la cible, d'obtenir sa réflectance.

Sous l'effet des conditions météorologiques, le drone ne peut maintenir une attitude stable du début à la fin de son vol. Diverses variations, telles que le roulis, le tangage et le lacet, surviennent alors, entraînant des déformations et des distorsions sur les images acquises. HeadWall est équipé d'un système de navigation inertielle GPS/IMU de haute précision qui enregistre les informations d'attitude et de position pour la correction d'image. Parallèlement, HeadWall intègre également un lidar laser 16 lignes pour un vol simultané, enregistrant des données de nuage de points tridimensionnel et des informations sur la structure verticale jusqu'à une altitude inférieure à 100 m, permettant ainsi une correction d'image de haute précision. La navigation inertielle de haute précision peut être combinée avec des stations de base au sol pour effectuer un post-PPK différentiel via le logiciel POSPac UAV, améliorant ainsi la précision du positionnement et de l'attitude. Le logiciel SpectralView combine le champ de vision du capteur et le champ de vision instantané, et restaure la position réelle de chaque image à partir des informations de position et d'attitude du vol à cet instant, réalisant ainsi l'orthorectification.

La fusion de données permet de combiner les données topographiques obtenues par lidar laser et les données hyperspectrales. Sur l'image en fausses couleurs, le canal rouge met en évidence les reliefs abrupts (falaises, arbres), tandis que les canaux vert et bleu accentuent les différences de végétation et de relief. De plus, les données MNT sont ajoutées au cube de données sous forme de canal.

Fusion des données topographiques et hyperspectrales

L'imagerie hyperspectrale par drone est largement utilisée dans divers domaines tels que la surveillance et l'alerte précoce, la prospection géologique, l'identification des camouflages militaires, la classification des caractéristiques, l'extraction d'informations sur les polluants environnementaux, l'estimation des rendements agricoles, le suivi de l'état de croissance, l'identification des espèces d'arbres forestiers, la planification de la construction, la sélection de sites de projets, etc. Plusieurs cas sont présentés ci-dessous pour analyse.

surveillance de la santé des forêts

Pour surveiller la santé des forêts de pins, il est impossible de distinguer les images en lumière verte et en lumière visible générale des pins en début de maladie et des pins sains. C'est pourquoi un imageur aéroporté est utilisé pour mesurer le spectre de réflectance du feuillage des pins sains, ainsi que celui des pins malades (Figure 9, au centre). Les pins sains poussent vigoureusement, leurs feuilles sont suffisamment hydratées, leurs cellules chlorophylliennes sont actives et leur réflectance est relativement forte dans les bandes du vert et du proche infrarouge. Les pins malades présentent également une réflectance relativement forte dans ces mêmes bandes. Affaiblis par les insectes ravageurs, ils sont affaiblis, leurs feuilles sont déshydratées, leurs cellules chlorophylliennes sont inactives, leur feuillage est jaunâtre et leur réflectivité est faible dans les bandes du vert et du proche infrarouge. La combinaison de ces deux caractéristiques, avec les données spectrales recueillies au sol, permet d'identifier les pins malades. et les caractéristiques spectrales de la canopée saine des pins, établir un modèle spectral pertinent, obtenir des données d'images spectrales à grande échelle grâce à l'hyperspectral UAV et effectuer une inversion basée sur le modèle pour réaliser l'étude de l'état de santé des pins dans une vaste zone cible.

Identification du déguisement

Identification du camouflage d'un dépôt de munitions. Il s'agit d'un filet de camouflage Saab Barracuda placé au-dessus d'un dépôt de munitions. Lors d'une prise de vue RGB classique, le camouflage se fond dans le décor et devient visuellement indétectable. Le filet de camouflage couvrant la gamme spectrale complète de 400 à 2500 nm, différente de celle du sol, l'imagerie hyperspectrale par drone est utilisée pour acquérir des images. Le traitement de ces images permet de supprimer les informations de fond tout en séparant et en amplifiant les anomalies spectrales, isolant ainsi le camouflage et le rendant visible.

Classification des caractéristiques

Concernant la classification des cultures : des spectromètres au sol ont été utilisés pour mesurer les spectres de diverses cultures (orge, pommes de terre, avoine, luzerne, colza et épinards) afin d’obtenir leurs caractéristiques spectrales distinctives. Un système hyperspectral par drone a ensuite permis d’obtenir des images spectrales unifiées des cultures. Grâce à ces caractéristiques spectrales distinctives, les différentes cultures peuvent être classées par le calcul de l’angle spectral SAM.

Prospection de minéraux et de trésors

En raison des différences considérables de composition atomique entre les minéraux, des différences notables apparaissent dans la gamme 1000-2500 nm. La technologie hyperspectrale a été la première à démontrer son efficacité dans le domaine de l'identification minérale. Actuellement, la bibliothèque spectrale internationalement reconnue repose également sur les spectres minéraux. Grâce à cette bibliothèque et à un spectromètre, il est possible d'identifier in situ, de manière non destructive, des métaux tels que le minerai de fer, le minerai de cuivre et l'or.

L'altération est un indicateur important en prospection minière. Différents minéraux altérés présentent des signatures spectrales distinctes. Les gisements hydrothermaux sont tous liés à l'altération. L'hyperspectroscopie par drone permet d'obtenir les signatures spectrales d'objets au sol, ainsi que des minéraux altérés et leurs propriétés. La combinaison de ces caractéristiques spectrales vise à réaliser une prospection à grande échelle.

Estimation de la teneur en humidité du sol

La teneur en eau du sol (TES) est un paramètre physique important et un facteur déterminant de la structure agrégée et de la disponibilité des nutriments du sol. La TES influence les processus physiologiques, physico-chimiques et physiologiques du sol. Une connaissance précise de l'humidité du sol des terres agricoles permet une gestion plus efficace de l'irrigation. L'amélioration ciblée de l'humidité du sol aux stades critiques de la croissance des cultures peut accroître le rendement et la qualité des récoltes. Des échantillons sont prélevés uniformément sur les parcelles agricoles, puis traités et séchés en laboratoire. Certains échantillons servent à maintenir l'ensemble de données du modèle, tandis que d'autres sont utilisés comme ensembles de validation. Après filtrage et débruitage, le spectre moyen est calculé pour chaque zone échantillonnée, et différents indices spectraux sont utilisés pour sélectionner et estimer l'humidité du sol. La bande spectrale la plus représentative de l'humidité du sol est identifiée, et un modèle d'estimation quantitative est établi à partir de cette bande pour calculer l'humidité du sol.

Les drones V10 et D20 ont permis de résoudre efficacement les problèmes d'application et de montage des plateformes de vol à charge utile élevée et à longue endurance. L'instrument d'imagerie hyperspectrale HeadWall co-aligné 400-2500 nm offre un spectre plus large que les équipements 400-1000 nm. Il peut acquérir simultanément des données hyperspectrales 400-1000 nm et 1000-2500 nm avec la même résolution au sol et présente une précision accrue dans l'identification des signatures spectrales. Le drone équipé de l'imageur hyperspectral HeadWall co-aligné 400-2500 nm fournit des données hyperspectrales de haute qualité sur de vastes zones et peut être largement utilisé dans l'agriculture, la foresterie, la prospection géologique, l'archéologie, l'urbanisme, la surveillance environnementale, l'alerte précoce et d'autres domaines.