Рубрики
Питання метрологічного забезпечення дистанційного зондування стану азотного живлення із використанням БПЛА
Розглянуто питання метрологічного забезпечення щодо побудови вегетаційних індексів із використанням різних сенсорів зображення. Використовувались методи калібрування із використанням оптичних шаблонів та службових даних про параметри налагодження фотокамери. Показано істотну різницю в отриманих результатах для різних сенсорів незалежно від методу калібрування. Ключові слова: Вегетаційні індекси, БПЛА, радіочастотна корекція.

Існує значна кількість ВІ, таких як NGRDI, IF, I, H тощо, які використовують оптичний діапазон, а саме червоний, зелений та синій канали і можуть аналізуватись із використанням стандартних цифрових фотокамер. Використання різних спеціалізованих чи звичайних сенсорів та різних методик радіочастотної корекції, за умов змін природнього освітлення, призводить до необхідності перевірки відповідності та відтворюваності отриманих даних. Виходячи з цих міркувань, метою роботи є оцінка стану метрологічного забезпечення обладнання для отримання ВІ із використанням безпілотних літальних апаратів (далі БПЛА).

Стан питання. При використанні БПЛА для потреб моніторингу рослинних насаджень дослідниками були спроби використати спеціальні оптичні шаблони (відбивних панелей). На сьогодні в літературних джерелах представлено декілька прикладів використання штучних оптичних шаблонів. Так в 2011 році Haitao Xiangта Lei Tian показали [1] достатню точність вимірів та відтворюваність результатів при використанні трьох відбивних панелей, кількість котрих була обумовлена трьома спектральними каналами вимірів. У 2014 році Mónica Herrero-Huerta та інші [2] для підвищення точності визначення різних ВІ використала шість різнокольорових шаблонів та шість сірих шаблонів із різною інтенсивністю забарвлення. Проте використання такої кількості шаблонів складно з організаційних та фінансових причин.

M.Saberioona та інші (2014) в [3] та V.Lysenko та інші (2016) в [4] виконували дослідження щодо радіочастотної корекції при використанні службових даних про параметри зйомки, вилучені із файлу зображення – данні EXIFF. Були отримані позитивні результати, проте в обох випадках не проводилась перевірка їх відтворюваності за умов використання різних типів сенсорного обладнання.

Постановка експерименту. Фіксацію спектрів відбитого від зразків випромінювання (колір для адитивній моделі створення зображення RGB) здійснювали із використанням цифрових фотокамер PHANTOM VISION FC200 (штатна камера БПЛА DJI Phantom 3+) та вбудованих камер смартфонів iPhone 5s та Lenovo S660.

Оптичний шаблон із сірим забарвленням було виготовлено з білого офісного паперу, були використані градації 0% (білий колір), 20%, 40%, 60% та 80%. Дослідження проводились на зразках пшениці ярої сорту Елегія, що була висіяна наприкінці грудня 2016 року у фітотроні, штучний клімат котрого моделював умови навколишнього середовища на березень – травень місяці для Київської області України.

Експериментальні дослідження проводились в лабораторних умовах при природньому освітленні у сонячну погоду 02.03.2017 року. Моніторинг здійснювали впродовж 20-30 хвилин після вилучення зразків із ґрунту. Для всіх вимірів обиралась єдина ділянка, де б знаходилась верхні листки рослини та між рослинами не фіксувався оптичний шаблон. Зміну освітлення забезпечували за методикою, описаною в [4] шляхом корекції тривалості експозиції.

Отримані результати.

Радіочастотна корекція для оптичного шаблону. Перший етап дослідження було присвячено визначенню оптимального значення з наявних градацій сірого для оптичного еталону. За оптимальну вважали ту градацію сірого, при якій при максимальній експозиції не фіксували граничних значень інтенсивності складових кольору (≥254) для жодного з каналів.

Було встановлено, що при максимальних значеннях експозиції для фотоапаратів FC200 та iPhone 5s мінімальна допустима насиченість сірого, з представлених на шаблоні, складає 40%, у той час як для Lenovo S660 – 60%, це значення і прийняли за основне. Отримані результати представлено на рис. 1

Рис. 1. Залежність складових кольору шаблону та зразків від червоної складової кольору шаблону (насиченість сірого кольору 60%)

 

Як видно з представленої інформації, незалежно від типу фотокамери є відтворюваність даних при дослідженні саме шаблону сірого забарвлення (величини зеленої та синьої складових G60 та B60). При дослідженні безпосередньо зразків представленими типами сенсорів були отримані результати (рис.1), відмінність котрих не можна пояснити похибками при вимірах, котра не перевищували ±5 c.u. Апроксимація результатів досліджень (рис. 1) степеневою залежністю дає такий коефіцієнт детермінації (R2) для: FC200 - 0.987, iPhone 5s - 0.973, та Lenovo S660 - 0.996.

Радіочастотна корекція виходячи з службових даних про параметри зйомки. У фотокамері кількість світла, що потрапляє до світлочутливого елементу, визначається тривалістю експозиції та значенням діафрагми. Тому при калібруванні щодо освітленості було вибрано величину LightValue (LV), що враховує обидва ці параметри. Отримані результати показано на рис. 2.

Рис. 2. Залежність червоної складової кольору зразку пшениці від величини LV.

Як видно з приведених даних, як і в попередньому випадку, отримані результати від сенсорів різних типів мали істотну різницю. При апроксимації результатів експерименту експоненціальною залежністю величина (R2) становила для: FC200 - 0.997, iPhone 5s - 0.988, та Lenovo S660 - 0.997. Для інших складових кольору залежності характеризувались аналогічно. Так для зеленої складової (R2) становив: FC200 - 0.991, iPhone 5s - 0.994, та Lenovo S660 - 0.995.

Використання відношення каналів при радіочастотній корекції. Оскільки переважна більшість ВІ представлена коефіцієнтами, які визначаються виходячи з відношення між каналами, було розглянуто відношення R/G, оскільки ці канали є найбільш інформативними про стан азотного живлення [4]. При апроксимації у вигляді експоненціального рівняння при використанні оптичного еталону у залежності між червоною складовою оптичного еталону та відношення R/G коефіцієнт детермінації становив відповідно FC200 - 0.22, iPhone 5s - 0.92, та Lenovo S660 - 0.93.У залежності між LV та відношенням R/G при апроксимації у вигляді аналогічного рівняння величина R2 становила відповідно FC200 - 0.22, iPhone 5s - 0.90, та Lenovo S660 - 0.90.Тобто при використанні оптичного еталону чи LightValue для радіочастотної корекції використання відношення між каналами показало менше значення коефіцієнта детермінації ніж у власне каналу R чи G.  Тобто є доцільність розробки ВІ без використання відношень інтенсивності складових кольору для різних каналів.

Висновки:

  1. Для отримання відтворюваних результатів при визначенні ВІ незалежно від використання оптичних шаблонів чи службових даних про параметра зйомки, необхідно враховувати тип сенсорного обладнання та проводити відповідне калібрування
  2. Використання для радіочастотної корекції службових даних про параметри налагодження при моніторингу дає кращі результати ніж при використанні оптичного шаблону, для представлених моделей сенсорів, так (R2) для FC200 становив 0.997 та 0.987 відповідно.
  3. Незалежно від розглянутих методик використання відношення між каналами показало менше значення коефіцієнта детермінації ніж у власне використовуваних каналів, що свідчить про доцільність створення ВІ для БПЛА на інших принципах ніж відношення каналів.

 

Список літератури

  1. Haitao Xiang (2011) An automated stand-alone in-field remote sensing system (SIRSS) for in-season crop monitoring // Haitao Xiang, Lei Tian. Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 78, № 1, P.1-8;
  2. Mónica Herrero-Huerta (2014) Vicarious radiometric calibration of a multispectral sensor from an aerial trike applied to precision agriculture // Mónica Herrero-Huerta, David Hernández-López, Pablo Rodriguez-Gonzalvez, Diego González-Aguilera, José González-Piqueras. Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 108, P. 28-38;
  3. M.M.Saberioona (2014) Assessment of rice leaf chlorophyll content using visible bands atdifferent growth stages at both the leaf and canopy scale // M.M. Saberioona, M.S.M. Amina, A.R. Anuarb, A. Gholizadehc, A. Wayayokd, S. Khairunniza-BejodaSmart. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation Vol.32 P.35–45;
  4. V.Р.Lysenko (2016), Drones camera calibration for the leaf research. // V.Р.Lysenko O.Opryshko, D.Komarchyk, N.Pasichnyk. Науковий вісник НУБіП. №252. Р.61-65.
опубліковано: Олексій Олександрович Опришко    2017-11-28 11:11