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            在理想和不利的照明條件下,無人機捕獲多光譜數據

            閱讀:2004      發(fā)布時間:2023-5-15
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            雖然一致的照明條件是確保輻射精度的最佳條件,但有時在次優(yōu)照明條件下需要收集數據。在本文中,我們將先定義什么是理想和不利的照明條件,然后詳細介紹如何使用 DLS 和校準反射板 (CRP)來減輕不良照明條件的影響。


            數據采集的最佳照明條件

            多光譜數據捕獲的理想條件是晴朗的晴天或云層覆蓋均勻的陰天。在這兩種情況下,照明都是一致的。


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            左圖:晴朗的晴天。右:淺陰天


            難處理的照明條件是部分多云的日子,從陰影到太陽的過渡非常明顯。這些類型的條件很可能會在多光譜數據中產生異常。這些異常對從數據集生成的復合材料和植被指數產生負面影響,使數據在許多情況下都不是最佳的。


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            陰天,與陽光和陰影形成鮮明對比


            當沒有理想的照明條件時

            在輻射校準方面,MicaSense 系列傳感器的一個價值點是它們提供了多種光照條件下的適應性選項。每個相機套件中包含兩個校準工具:校準反射面板 (CRP) 和 DLS。


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            上圖:影響數據的云影示例


            在每次飛行前后拍攝 CRP 的圖像以捕獲基線反射率值,而 DLS 在飛行期間連續(xù)收集數據以捕獲光強度的變化。具體來說,DLS 通過位于不同平面上的 10 個不同的光傳感器捕捉下行光,以更好地確定太陽的位置和光線對所收集圖像的影響。DLS 從 10 個傳感器收集這些信息,然后將適當的值應用于 MicaSense 系列傳感器在整個任務期間收集的每張圖像的元數據。與市場上僅在一個平面上使用一個光傳感器的其他光傳感器相比,這使 DLS 具有優(yōu)勢。


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            MicaSense 系列校準反射板 (CRP)和陽光傳感器(DLS)


            例如,在Pix4D Mappe中進行處理時,您可以自由決定是否使用 CRP、DLS 或兩者進行校準。

            是否使用 CRP 和 DLS 數據的一個很好的起點是考慮收集數據的照明條件。在內部處理數據時,我們通常遵循以下準則:

             - 晴朗的晴天:使用 CRP

             - 陰天和其他多云條件:使用 CRP + DLS

            為了說明使用 CRP、DLS 或這兩種工具的組合的差異,我們提供了以下示例,每個示例都是在不同的光照條件下捕獲的。


            積云 // DLS 和 CRP 都用于校準

            下圖左側的示例顯示了光照高度可變的多云條件下的數據影響。幸運的是,在這種情況下,來自 DLS 的數據可用于在處理過程中校正與陰影相關的效果,如右圖所示。


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            如上圖所示,云效果并未消除,但地圖質量得到了極大改善,并且數據集可能已從不可用狀態(tài)轉換為可用狀態(tài)。這是好的結果。應該注意的是,有時可變照明非常嚴重,即使使用 DLS 數據也不能消除云中的異常,但是,擁有 DLS 數據提供了改進的更佳可能性。


            無云,晴天//用于校準的 CRP

            當天空晴朗時,在大多數情況下,僅使用 CRP 進行校準是最佳決定。在晴朗的晴天使用 DLS 有時會導致長直線測量的數據出現(xiàn)條紋,如下所示:


            image.png


            左圖:在晴朗的晴天使用 DLS 會導致圖像中出現(xiàn)垂直條紋。右圖:沒有 DLS 的處理移除了條帶化。


            卷積云 // DLS 和 CRP 都用于校準

            DLS 可以提高數據質量的另一個例子是多變的陰天條件,類似于下圖所示。在圖像中,很明顯云層中混雜著較重的云帶,薄到足以讓日出。


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            DLS 在可變照明條件下提供準確輻射校正的能力可以在下面的示例中看到。事實證明,DLS 可有效消除局部日曬的影響,從而生成高質量且均勻的正射鑲嵌圖。


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            左:沒有 DLS 校正。右:使用 DLS 校正


            結論

            盡管您在收集多光譜數據時可能會面臨具有挑戰(zhàn)性的光照條件,但如果您將 MicaSense 系列相機與 CRP 和 DLS 搭配使用,您將能夠在各種條件下生成高質量的輻射校準輸出。這種校準選項的靈活性保您可以獲得一致且可靠的數據用于分析和時間研究。




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