無人機多鏡頭多光譜相機系統之穩健自適應波段套合法

詹鈞評; 饒見有

doi:10.6574/JPRS.201809_23(3).0002

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doi:DOI 号

来源数据

P157 - 172

工程学 > 交通运输工程

DOI： 10.6574/JPRS

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无人机多镜头多光谱相机系统之稳健自适应波段套合法

Robust and Adaptive Band Co-registration for UAS Multi-lens Multispectral Camera System

詹钧评(Jyun-Ping Jhan) ；饶见有(Jiann-Yeou Rau)

航测及遥测学刊； 23 卷 3 期 (2018 / 09 / 01) ， P157 - 172

繁体中文 DOI： 10.6574/JPRS.201809_23(3).0002

多镜头相机系统；无人飞行系统；多光谱影像；波段套合； Multi-lens Camera System ； UAS ； Multispectral Image ； Band Co-registration

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摘要 │ 参考文献 (31) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Multi-lens multispectral camera system can be mounted on an Unmanned Aerial System (UAS) for high resolution remote sensing data acquisition. The adopted multi-lens structure allows it to acquire multi-band images with each independent camera and specific filter. However, this lead to significant band misregistration effects as the perspective centers, viewing angles, and lens distortion effects differ to each other. In this study, a Robust and Adaptive Band-to-Band Image Transform (RABBIT) is proposed to solve the band misregistration issues of multi-lens multispectral camera. The RABBIT utilizes a modified projective transform for transferring the multi-sensor geometry into one sensor geometry, in which all the necessary coefficients are derived from camera system calibration. Considering the coefficients uncertainty during the calibration, a simulation procedure is conducted to understand the systematic effects, and a robust and adaptive correction is thus developed to correct the various systematic errors. Several datasets were collected from three state-of-the-art multi-lens multispectral camera system for the accuracy analysis and reliability evaluation. The experiments show that RABBIT can achieve 0.2-0.4 pixels band co-registration accuracy, better than the other proposed method, and is robust to different cameras, different camera calibration approaches, and different flight missions.

参考文献 ( 31 ) 〈TOP〉

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Colomina, I.,Molina, P.(2014).Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,92,79-97.
Garcia-Ruiz, F.,Sankaran, S.,Maja, J.M.,Lee, W.S.,Rasmussen, J.,Ehsani, R.(2013).Comparison of two aerial imaging platforms for identification of Huanglongbing-infected citrus trees.Computers and Electronics in Agriculture,91,106-115.
Honkavaara, E.,Eskelinen, M.A.,Polonen, I.,Saari, H.,Ojanen, H.,Mannila, R.,Holmlund, C.,Hakala, T.,Litkey, P.,Rosnell, T.,Viljanen, N.,Pulkkanen, M.(2016).Remote sensing of 3-D geometry and surface moisture of a peat production area using hyperspectral frame cameras in visible to short-wave infrared spectral ranges onboard a small unmanned airborne vehicle (UAV).IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,54(9),5440-5454.

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