Вопросы оптимизации радиометрической калибровки спектральной аппаратуры зондирования, установленной на беспилотных летательных аппаратах

Авторы

Асадов Х. Г.^*, Мехтиев М. А.^**, Алиева Х. С.^***

Национальное аэрокосмическое агентство Азербайджана, Баку, 8-й мкр., Сулейман Сани Ахундов 1

*e-mail: asadzade@rambler.ru
**e-mail: mehdi.mehdiyev218@gmail.com
***e-mail: A.khumar.1962@gmail.com

Аннотация

Сформулирована методика эмпирической калибровки радиометрической аппаратуры беспилотных летательных аппаратов для идентификации некоторого подкласса объектов на земной поверхности, для которых справедливо определённое ограничительное условие в заданном диапазоне длин волн. Принимается, что для объекта указанного подкласса известно эмпирическое регрессионное уравнение, пригодное для радиометрической калибровки. Признаком обнаружения или идентификации такого объекта является достижение целевым функционалом минимума при заданном ограничительном условии. Если при удовлетворении ограничительного условия целевой функционал достигает минимума, то это означает обнаружение или идентификацию искомого объекта. Предложен метод обнаружения или идентификации объектов некоторого подкласса, базирующийся на результатах радиометрической калибровки объектов указанного подкласса и регрессионном уравнении, справедливом для данного подкласса объектов.
При этом искомый объект считается идентифицированным, если функционал безусловной вариационной оптимизации достигает минимума при вычисленном аналитическом выражении для первичных цифровых отсчетов в зависимости от длины волны.

Ключевые слова:

БПЛА; радиометрия; измерения; калибровка; идентификация объектов

Список источников

1. Multispectral remote sensing from unmanned aircraft: image processing workflows and applications for rangeland environments / A.S. Laliberte, M.A. Goforth, C. M. Steele, A. Rango // International Journal of Remote Sensing. 2011. Vol. 3. P. 2529–2551. DOI 10.3390/rs3112529.
2. UAS, sensors, and data processing in agroforestry: a review towards practical applications / L. Padua, J. Vanko, T. Adao, J. Hruška, E. Peres, R. Morais, J.J. Sousa // International Journal of Remote Sensing. 2017.Vol.38, iss. 8-10. P. 2349–2391. 
3. Bonnet S., Lisein J., Lejeune P. Comparison of UAS photogrammetric products for tree detection and characterization of coniferous stands // International Journal of Remote Sensing. 2017. Vol. 38, iss. 19. P. 5310–5337. DOI 10.1080/01431161.2017.1338839
4. UAV photogrammetry for mapping and 3D modelling current status and future perspectives / F.L. Femondimo, L. Barazzetti, F. Nex, M. Scaioni, D. Sarazzi // The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences. 2011. Vol. XXXVIII-1/C22. P. 25–30. 
5. Unmanned aircraft in nature conservation: an example from plant invasions  / J. Mullerova, T. Bartalos, J. Bruna, M. Vitkova // International Journal of Remote Sensing. 2017. Vol. 38, iss. 810 P. 2177–2198.DOI 10.1080/01431161.2016.1275059.
6. Babapour H., Mokhtarzade M., Valadan Zoej M.J. A novel post-calibration method for digital cameras using image linear featuresInternational Journal of Remote Sensing. 2016. Vol. 38, iss. 8-10 P. 2698–2716.DOI 10.1080/01431161.2016.1232875.
7. A flexible unmanned aerial vehicle for precision agriculture / J. Primicerio,  S.F. Gennaro, E. Fiorillo L. Genesio, E. Lugato, A. Matese, F.P. Vaccari // Precision Agriculture. 2012. Vol. 13 (4). P. 517–523. DOI 10.1007/s11119-012-9257-6.
8. Gomez-Candon D., De Castro A.I., Lopez-Granados F. Assessing the accuracy of mosaics from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for precision agriculture purposes in wheat // Precision Agriculture. 2014. Vol.15. P. 44–56.DOI 10.1007/s11119-013-9335-4.
9. Bagheri N. Development of a high-resolution aerial remote sensing system for precision agriculture // International Journal of Remote Sensing. 2016. Vol. 37, iss. 21. P. 1 –13.DOI 10.1080/01431161.2016.1225182.
10. Thiel C., Schmullius C. Comparison of UAV photograph-based and airborne lidar-based point clouds over forest from a forestry application perspective // International Journal of Remote Sensing. 2016. Vol. 38, iss. 8. P. 1–16.DOI 10.1080/01431161.2016.1225181.
11. Akar O. Mapping land use with using Rotation Forest algorithm from UAV images // European Journal of Remote Sensing. 2017. Vol. 50, iss. 1. P. 269–279.DOI 10.1080/22797254.2017.1319252.
12. Агаев Ф.Г., Асадов Х.Г., Асланова А.Б. Многофункциональные беспилотные летательные аппараты. Оптимизация и синтез с учетом воздействия шумов // Труды МАИ: электрон. журнал. 2021. № 117. DOI 10.34759/trd-2021-117-16.
13. Ахмедов Э. Вопросы оптимизации расположения центра приема и управления разведывательными БПЛА с учетом отражений сигнала от городских застроек // Труды МАИ. 2025. № 142. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=185108.
14. Ронжин А.Л., Нгуен В.В., Соленая О.Я. Анализ проблем разработки беспилотных летательных манипуляторов и физического взаимодействия БЛА с наземными объектами // Труды МАИ: электрон. журнал. 2018. № 98. URL: http://mai.ru//upload/iblock/3ee/Ronzhin_Nguen_Solenaya_rus.pdf.
15. 15 Агаев Ф.Г., Асадов Х.Г., Зульфугарлы П.Р. Исследование оптимальных режимов функционирования БПЛА в беспроводных сетях передачи информации // Труды МАИ: электрон. журнал. 2021 № 119. URL: http://mai.ru//upload/iblock/473/obayd7eifdkhrp2e48xqdm4v5luxr68u/15_Agaev_Asadov_Zulfugarly_rus_eng.... DOI: 10.34759/trd-2021-119-15.
16. Kelcey J., Lucieer A. Sensor correction and Radiometric calibration of a 6-band multispectral imaging sensor for UAV remote sensing // The International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. 39. P. 393 –398. DOI 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B1-393-2012.
17. Ban S., Kim T. Relative radiometric calibration of UAV images for image mosaicking // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 2022. Vol. XLIII-B1-2022. (XXIV ISPRS Congress 6–11 June 2022.
18. Radiometric calibration of UAV remote sensing image with spectral angle constraint / Kaiqiu Xu, Yan Gong, Shenghui Fang, Ke Wang, Zhiheng Lin, Feng Wan // Remote Sensing. 2019. Vol. 11, iss. 11. P. 1291.  DOI 10.3390/rs11111291.
19. 19.Identifying the optimal radiometric calibration method for UAV-based multispectral imaging / L.Daniels, E. Eeckhout, J. Wieme, Y. Dejaegher, K.Audenaert, WH. Maes // Remote Sensing. 2023. Vol. 15, iss.11 P. 2909. DOI10.3390/rs15112909.
20. 20. Radiometric Calibration for Multispectral Camera of Different Imaging Conditions Mounted on a UAV Platform / Yahui Guo, J. Senthilnath, Wenxiang Wu, Xueqin Zhang, Zhaoqi Zeng, Han Huang // Sustainability. 2019.Vol. 11, iss. 4. 978. 10.3390/su11040978.
21. 21. Гумбатов А.Д. Вопросы радиометрической викариозной калибровки ортомозаичных снимков цифровых камер, установленных на борту БПЛА // Гелиогеофизические исследования. 2023.Вып. 39. C. 32–37DOI 10.5425/2304-7380_2023_39_32.
22. 22. Асадов Х.Г., Алиева А.Дж., Гумбатов Д.А. Вопросы радиометрической калибровки устройств дистанционного зондирования установленных на борту БПЛА // Вестник СГУиТ.2024. Т. 29, № 2.DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-41-50.
23. 23. Development of a simplified radiometric calibration framework for water-based and rapid deployment unmanned aerial system (UAS) operations / C.M. Zarzar, P. Dash, J.L. Dyer, R. Moorhead, L. Hathcock / Drones. 2020. Vol. 4 (2). P. 17. https://www.mdpi.com/2504-446X/4/2/17.
24. 24. Radiometric calibration framework for ultra-high-resolution UAV-derived orthomosaics for large-scale mapping of invasive alien plants in semi-arid woodlands: Harrisia pomanensis as a case study / M. Mafanya, P. Tsele, J.O. Botai, P. Manyama, G.J. Chirima, T Monate // International Journal of Remote Sensing. 2018. Vol. 39 (19). DOI 10.1080/01431161.2018.1490503.
25. 25. Wang C., Myint S.W. A simplified empirical line method of radiometric calibration for small unmanned aircraft systems-based remote sensing // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2015. Vol. 8, iss 5. DOI 10.1109/JSTARS.2015.2422716.

Скачать статью