CC BY
20
УДК 528.7+621.384+629.7+631.5
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ КАМЕР ДЛЯ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНОЙ СЪЕМКИ С БЕСПИЛОТНОГО ВОЗДУШНОГО СУДНА
Станислав Андреевич Арбузов
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования, тел. (383)361-08-66, e-mail: stan_i_slav84@mail.ru
Евгений Владимирович Грицкевич
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры информационной безопасности, тел. (383)343-91-11, e-mail: gricew@mail.ru
Рассматривается методика использования изображений подстилающей поверхности, получаемых в результате работы цифровой камеры с матричным фотоприемником, установленной на борту беспилотного воздушного судна. Приведены базовые энергетические соотношения, лежащие в основе рассматриваемой модели. Рассмотрены пути практической реализации методики спектральной калибровки видеокамеры по эталонным поверхностям.
Ключевые слова: беспилотная авиационная система, спектральный коэффициент отражения, фотоприемная матрица, элементарный фотоприемник, подстилающая поверхность, калибровка, спектральный фильтр.
USE OF DIGITAL CAMERAS FOR MULTISPECTRAL SURVEY FULFILLED FROM AN UNMANNED AIRCRAFT
Stanislav F. Arbuzov
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10 Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Ph. D., Associate Professor, Department of Photogrammetry and Remote Sensing, phone: (383)361-08-66, e-mail: stan_i_slav84@mail.ru
Evgenij V. Gritskevich
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10 Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Ph. D., Associate Professor, Department of Information Security, phone: (383)343-91-11, e-mail: gricew@mail.ru
The method for using the images of the underlying surface obtained as a result of the operation of a digital camera with a matrix photodetector installed on board of unmanned aircraft is considered. The basic energy equations discribing the model under consideration are given. The ways of practical realization of the method for spectral calibration of a camera with the use of reference surfaces are considered.
Key words: unmanned aerial system, spectral reflection coefficient, photodetector matrix, elementary photodetector, underlying surface, calibration, spectral filter.
Для целей дистанционного зондирования в настоящее время активно применяются беспилотные авиационные системы (БАС). При этом беспилотное
воздушное судно (БВС), входящее в состав БАС может снабжаться различными съемочными камерами. Широко применяются цифровые камеры (ЦК), снимающие в видимом диапазоне электромагнитного спектра и специализированные мультиспектральные камеры, снимающие в нескольких достаточно узких спектральных диапазонах. Такие камеры используются с целью определения различных качественных и количественных характеристик подстилающей поверхности [1, 2].
На рис.1 представлена упрощенная схема съемки подстилающей поверхности (ПП) с борта БВС с помощью одной ЦК (рисунок).
Упрощенная схема съемки с помощью одной камеры:
ПП - подстилающая поверхность; О - объектив ЦК; ЭУП1 и ЭУП2 - элементарные участки ПП, оптически сопряженные с элементарными фотоприемниками ЭФП1
и ЭФП2; к - высота БАС над ПП; - заднее фокусное расстояние объектива ЦК
БВС находится на высоте к над ПП и имеет в своем составе ЦК. На рисунок показан объектив О этой ЦК с задним фокусным расстоянием /0, причем
к >>/0. Элементарные фотоприемники ЭФП1 и ЭФП2 являются пикселями фотоприемной матрицы (ФПМ) ЦК. Эти пиксели оптически сопряжены с элементарными участками ПП ЭУП1 и ЭУП2. Соответственно, освещенности фоточувствительных площадок ЭФП1 Ех и ЭФП2 Е2 определяются средними по площади (пространственно-интегральными) освещенностями участков ЭУП1 Е1 и ЭУП2 Е2 , а также отражательными свойствами последних.
В рассматриваемой модели введены следующие допущения и ограничения.
Во-первых, освещенность ПП формируется за счет прямого и (или) рассеянного солнечного излучения.
Во-вторых, в течение времени наблюдения эта освещенность не изменяется.
В-третьих, ПП является диффузным (ламбертовским) отражателем.
В-четвертых, фотоприемники ЭФП1 и ЭФП2 абсолютно идентичны.
В-пятых, высота полета БВС над ПП к (длина трассы наблюдения) не превышает 200 метров, а метеорологическая дальность видимости атмосферы превышает 20 километров. Последнее допущение (по длине трассы и метеорологической дальности видимости) позволяет считать влияние потерь излучения в атмосферном канале ничтожно малым и не учитывать изменение высоты нахождения БАС над ПП при определении условий и величин освещенности ПП и ФПМ во время видеосъемки (кроме изменений размеров площадок ЭУП1 и ЭУП2).
В-шестых, материал, из которого изготовлен объектив, подобран для работы в области спектра оптического излучения, определяемого спектральной чувствительностью ФПМ, и его характеристики (прежде всего - спектральный коэффициент пропускания) не оказывают заметного влияния на оптический сигнал, детектируемый фотоприемником.
Перечисленные выше допущения и ограничения позволяют провести математическую формализацию модели на уровне, достаточном для инженерного использования рассматриваемой методики. В то же время они не носят искусственный или принудительный характер, а являются условиями, обычно применяемыми в инженерных расчетах оптико-электронных систем. Ограничения же по высоте полета определяются естественными условиями работы БВС.
Пусть естественная спектральная освещенность ПП составляет Ее(Л), а участки ЭУП1 и ЭУП2 покрыты растительностью со спектральными коэффициентами отражения р1(Л) и р2(Л) соответственно. Предполагается, что эти участки покрыты разными типами растительности. Спектральные плотности яркостей участков составят соответственно [3, 4]:
А(Л)=^ л(Л), (1)
п
Ь2(Л) = Р (Л) . (2)
п
Пусть участки ЭУП1 и ЭУП2 находятся рядом друг с другом вблизи визирной линии объектива (в параксиальной области). Если за исходные полезные сигналы принять яркости участков, то разница между сигналами от каждого участка будет определяться только разницей между спектральными коэффициентами отражения покрытий этих участков. Поскольку выражения (1) и (2) являются однотипными, то для сокращения математических записей в дальнейшем изложении будут использоваться обозначения обобщенных спектраль-
ных величин р(Л) и Ь(Л). Так как спектральные коэффициенты отражения разных типов ПП отличаются друг от друга по величине на разных длинах волн, то для решения задачи детектирования этих различий целесообразно использовать способ спектральной фильтрации [5], что предполагает введение в оптический канал ЦК спектрального фильтра (СФ) со спектральным коэффициентом пропускания т(Я).
С учетом сделанных выше допущений для рассматриваемой модели обобщенный сигнал на выходе любого элементарного фотоприемника может быть рассчитан по формуле [4, 6]:
и = ^ф)2 1 Ее ())^(Л)Т(Л)5)) (3)
К АЛсф
где Ввх - диаметр входного зрачка объектива ВК;
А)сф - спектральный диапазон пропускания СФ (полоса пропускания);
5 ()) - абсолютная спектральная чувствительность ФПМ по освещенности.
Суть рассматриваемого метода детектирования спектральных коэффициентов отражения ПП состоит в следующем. Непосредственно перед началом полета БВС производится предварительная спектральная калибровка ЦК по эталонной поверхности. Методика калибровки подробно описана в работе [7]. При этом для учета возможных изменений условий освещенности необходимо предусмотреть возможность спектральной калибровки для разных точек съемочного участка в разное время (достигается путем размещения нескольких спектральных эталонов по площади съемочного участка). В результате калибровки фиксируется выходной сигнал ФПМ ит для используемого СФ. Очевидно, что и ~ р (А) ф), где р (А) ф)- среднее значение спектрального ко-
^ ' эт ^эт^ сф'^ ^ ^эт^ сф' ^ ^ ^
эффициента отражения эталонной поверхности в полосе пропускания А)ф. Во время полета БВС фиксируется выходной сигнал ФПМ и от рабочей (исследуемой) поверхности. Тогда и ~ рр (А)ф) в полосе пропускания А)ф. Коэффициенты пропорциональности в обоих случаях одинаковы, поэтому:
Рр (А)) = — Рт (А)сф). (4)
и
эт
Конечно, одного значения коэффициента отражения на одной длине волны недостаточно для идентификации типа ПП. Поэтому, БВС снабжается несколькими идентичными ЦК с установленными в них разными СФ. Соответственно, и эталонных поверхностей при калибровке системы должно быть несколько.
Используемые для калибровки эталонные поверхности выбираются исходя из необходимости обеспечения требуемого по интенсивности динамического
диапазона измерений (от светлых до темных тонов). Кроме того, они должны иметь равномерный коэффициент отражения по всему спектральному диапазону чувствительности фотоприемника. Функции спектральных коэффициентов отражения эталонных поверхностей заранее измеряются в лабораторных условиях с помощью спектрофотометра.
Дискретные коэффициенты отражения ограниченного множества априорно предполагаемых рабочих подстилающих поверхностей для дискретных полос пропускания применяемых СФ могут быть взяты из специализированной справочной литературы, например, [8-11], либо также получены путем лабораторных спектрофотометрических измерений.
При выполнении анализа объектного состава ПП на мультиспектральных изображениях могут использоваться различные алгоритмы автоматизированного дешифрирования, что в значительной мере повышает оперативность получения информации о снимаемой территории.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Multispectral analysis for determining plant health [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://publiclab.org/wiki/multispectral-analysis-for-determining-plant-health
2. Drone Data Management System [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://event38.com/drone-data-management-system/
3. Шредер Г., Трайбер Х. Техническая оптика.- М.: Техносфера, 2006.- 424 с.
4. Якушенков Ю.Г. Основы оптико-электронного приборостроения. - М. : Логос, 2013. - 376 с.
5. Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. Двух- и многодиапазонные оптико-электронные системы с матричными приемниками излучения. - М.: Университетская книга; Логос, 2007. -192 с.
6. Ишанин Г.Г., Челибанов В.П. Приемники оптического излучения.- СПб.: Издательство «Лань», 2014.- 304 с.
7. Васин Б.Л., Малькова С.В., Осипов М.В, Пузырев В.Н., Саакян А.Т., Стародуб А.Н., Федотов С.И., Фроня А.А. Методика измерения спектральной чувствительности ПЗС-матрицы // Препринт ФИАН.- 2007.- № 18.- 20 с.
8. Кринов Е.Л., Спектральная отражательная способность природных образований - М., Л.: Издательство АН СССР, 1947. - 270 с.
9. Джабиев А.Н., Ишанин Г.Г., Панков Э.Д., Оптическое излучение естественных объектов и фонов и его имитация.- СПб: СПб ГИТМО (ТУ), 2001.- 199 с.
10. Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений.- М.: Техносфера, 2010. - 560 с.
11. Данилин И.М., Медведев Е.М., Мельников С.Р. Лазерная локация земли и леса.-Красноярск: Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2005.- 182 с.
REFERENCES
1. Multispectral analysis for determining plant health [Electronic resource].- Access mode: https://publiclab.org/wiki/multispectral-analysis-for-determining-plant-health
2. Drone Data Management System [Electronic resource].- Access mode: https://event38.com/drone-data-management-system/
3. Shroder G., Trayber H. (2007). Tekhnicheskaya optika. Moscow: Tekhnosfera. [in Russian].
4. Yakushenkov Y.G. (2013). Osnovy optiko-elektronnogo priborostroyeniya. Moscow: Logos. [in Russian].
5. Tarasov V.V., Yakushenkov Y.G. (2007). Dvukh- i mnogodiapazonniye optiko-elektronniye sistemy s matrichnymi priyomnikami izlucheniya. Moscow: Universitetskaya kniga; Logos. [in Russian].
6. Ishanin G.G., Chelibanov V.P. (2014). Priyomniki opticheskogo izlucheniya. Saint Petersburg: Izdatelstvo «Lan». [in Russian].
7. Vasin B.L., Malkova S.V., Osipov M.V, Puzyrov V.N., Saakyan A.T., Starodub A.N., Fedotov S.I., Fronya A.A. (2007). Metodika izmereniya spektralnoy chuvstvitelnosti PZS-matritsy. Moscow: Preprint FIAN. 18. [in Russian].
8. Krinov E.L, Spectralnaya otrajatelnaya sposobnost prirodnyh obrazovaniy (1947). Moscow - Leningrad: Izdatelstvo AN SSSR. [in Russian].
9. Dzhabiyev A.N., Ishanin G.G., Pankov E.D., (2001). Opticheskoye izlucheniye yestestvennykh objyektov i fonov i yego imitatsiya. Saint Petersburg: GITMO University. [in Russian].
10. Shovengerdt R.A. (2010). Distantsionnoye zondirovaniye. Modeli i metody obrabotki izobrazheniy. Moscow: Tekhnosfera. [in Russian].
11. Danilin I.M., Medvedev E.M., Melnikov S.R. (2005). Lazernaya lokatsiya zemli i lesa. Krasnoyarsk: Institut lesa im. V.N. Sukachova SO RAN. [in Russian].
© С. А. Арбузов, Е. В. Грицкевич, 2018
