大疆P4M多光谱正射影像拼接图条带问题

2023-11-09 08:10

本文主要是介绍大疆P4M多光谱正射影像拼接图条带问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

精灵 4 多光谱版无人机自 2019 年发布以来,已经在科研、农业、林业、环境生态监测等多个领域得到广泛应用。作为首个集成度优秀的国产多光谱遥感系统,其便携性、易用性受到了诸多科研用户的青睐。然而,在使用过程中暴露出了各种问题也让用户头痛不已,其中辐射校正和镶嵌影像的条带问题最为严重。

为帮助用户更好地使用产品,本人于5月份对其辐射标定方法进行了深入分析,提出利用光强校正+经验校正结合的辐射标定方法,可实现常规场景下该相机的辐射标定。但针对特殊场景,如秋冬天或高纬度地区或数据采集当日的早上、下午等太阳高度角较低情况,以及数据采集时风速较大等情况下合成影像易出现条带的问题如何解决,尚无较好的解决方案。因此,本文分别从影像多光谱数据成像影响因素和其解决方案两个方面进行分析,以期为广大用户提供参考。

“大疆多光谱无人机顶部设置了辐射传感器,可捕捉太阳辐照度并记录于影像文件中,当进行数据后期处理时,太阳辐照度数据将可用于对影像进行光照补偿,排除环境光对数据采集的干扰,有助于使用者获得更准确的 NDVI 结果,提高不同时段采集到的数据的准确度与一致性。”。以上内容来源于大疆官网,其表达含义是大疆顶部传感器可以很好的规避环境光对多光谱成像得干扰。但仔细斟酌我们可以发现,若其捕捉太阳照度错误则结果必然错误。什么时候会记录错误呢?

大疆传感器示意图
如上图所示,当光强传感器与多光谱相机为刚性连接时,光强传感器可同步随多光谱相机俯仰、翻转。平移。而当光强传感器与多光谱相机为非刚性连接时,则会出现光强传感器与相机姿态不一致的情况。实际飞行过程中,以第二种场景为主,这也就导致了多光谱与光强传感器所接收的环境光不一致。当环境光较为稳定,如夏天,低纬度地区或飞行条件(主要时风速、云层厚度)较好时,该该影响被淹没,可忽略不计;而当飞行条件较差,如太阳高度角较小、风速较大、云层较厚的时候,该影响则严重影响成像质量。

为了验证该推测的真实性,本人分别对三个案例的数据进行了分析:
案例一:
地点:河北某地 数据采集时间:20210508 16:00-17:00 采集当天天气情况 :晴天风速较大
图1 案例1飞行航线
图1 案例1飞行航线
图2 案例1各波段辐射强度信息
图2 案例1各波段辐射强度信息
图3 案例1镶嵌结果
图3 案例1镶嵌结果

从案例1可以明显看出,尽管该数据为夏天飞行,但由于当天飞行时间趋于傍晚,航线设置与太阳光照方向夹角较小,且当天风速较大,最终导致相邻航线的辐射强度差异较大,影像镶嵌后出现明显条带问题。
案例二:
地点:河南某地 数据采集时间:20211221 12:00-13:00 采集当天天气情况:晴天、微风
案例2航线
图4 案例2航线
图5 案例2辐射各波段强度信息
图5 案例2辐射各波段强度信息
图6 案例2镶嵌结果
图6 案例2镶嵌结果

案例2为冬天飞行,飞行方向与太阳光线方向几乎平行,图3 可以看出相邻航线的辐射强度差异几乎相差一倍,从镶嵌影像的结果来看,较案例一条带现象更为严重。

案例三:
地点:河南某地 数据采集时间:20211221 12:00-13:00
图7 案例3航线
图7 案例3航线
图8 案例3 光强信息
图8 案例3辐射各波段强度信息
图6 案例3镶嵌结果
图9 案例3镶嵌结果

案例3与案例2同时间段飞行,不同的是案例3航线设置与太阳光线基本垂直。从各波段辐射信息强度数据和镶嵌结果来看,各波段相邻航线辐射信息差异较前两个案例明显缩小。可见,P4M顶部传感器接收的光强信息受太阳高度角和飞行器飞行方向的共同影响,在太阳高度角较低的情况下,受飞行方向的影响较大。然而,尽管案例3 相邻航线辐射差异较小,但其镶嵌结果依然出现了不均匀的黄色光斑,影响数据质量,推测可能是太阳高度角较低,光强不一致依然有部分影响。
为规避外界环境对数据采集影响,建议数据采集时注意以下几项:
1、选择太阳高度角较高太阳方位角居中时采集数据,一般建议10:00-14:00之间;
2、选择在晴天、风速小的天气进行数据采集;
3、设置航线时,尽可能与太阳光线方向垂直(目前大疆P4M已有推荐航线的功能);
4、遇数据采集风速较大的情况,在推荐航线的基础上,适当切风飞行(航线方向与风向尽可能垂直);
5、针对自己的数据采集情况,开发算法规避光强信息不一致的影响。

建议1-4,均为数据采集时的注意事项,可有效提高数据采集质量;建议5则可以对以往数据进行优化。
经本人深入研究,目前已开发出算法可实现大多数有条带的影像优化。
优化案例1:
图7 原始(左)算法优化后(右)
图10 原始(左)算法优化后(右)
优化案例2:
图8 案例3 原始(左)算法优化后(右)
图11 原始(左)算法优化后(右)

最后,感谢案例中朋友提供的数据支持,碍于数据归属位他人,这里不再提供数据分享,有遇同样问题的朋友欢迎留言或私信交流。

这篇关于大疆P4M多光谱正射影像拼接图条带问题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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