Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 15–19 ноября 2021 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XIX.E.264

Использование бортовой оптической камеры БПЛА для восстановления батиметрии прибрежной акватории Черного моря

Новиков Б.А. (1), Кубряков А.А. (1), Федоров С.В. (1)
(1) Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия
Данные о подводном рельефе прибрежных акваторий морей (батиметрия) и других водных объектов, являются основой для многих сфер деятельности человека. Батиметрия дает нам возможность проводить различные научные и технические изыскания.
Вместе с распространением коммерческого рынка беспилотных летательных аппаратов появляются и новые, современные подходы к оценке и мониторингу природной и антропогенной среды с их помощью.
В настоящей работе демонстрируется возможность классификации и восстановления рельефа дна в оптически прозрачных водах, используя стандартные для человеческого глаза снимки в RGB диапазоне спектра.
Модельным полигоном, для проведения исследования, была выбрана прибрежная зоны Крыма и Севастополя: мыс Каменный, на северо-западе Крымского полуострова бухта Омега, прибрежная часть у п. Любимовка. Районы отличается небольшими глубинами, прозрачными водами и большим биоразнообразием бентосных сообществ. Аэрофотосъемка полигонов была выполнена при помощи БПЛА Dji Phantom 4 Plus и Dji MAVIC PRO.
Анализ яркости в трех спектральных каналах красного, синего и зеленого каналов позволяет определить характеристики структуры дна, а также восстановить глубины с разрешением до 10 см.
Для определения глубины дна использовался разработанный авторами алгоритм, основывающийся на методе, предложенный в работе (Stumpf et al, 2003). Метод описывает закономерность отношения яркости дна на двух длинах волн и то что эта закономерность не зависит и остается постоянной для разных типов дна.
Глубина есть отношение логарифма двух выбранных каналов изображения (в работе взято отношение логарифмов синего к красному каналу RGB изображения) с неизвестными коэффициентами m1 и m0. Для определения этих коэффициентов использовалась данные низкого разрешения о глубине дна, полученные по данным эхолокации и представленные на сайте Navionics. Для проверки применимости этого подхода коэффициенты были определены отдельно для участков акватории, занятых песком и бентосом. Для этих целей был использован индекс VDVI (Jiang et al., 2020), который позволил отделить участки и провести анализ. Результаты показали, что коэффициенты для бентоса и песка достаточно близки.
Восстановленная по данным БПЛА батиметрия имеет гораздо более высокое разрешением, чем исходное поле, и позволило определить значительное количество мелкомасштабных особенностей рельефа дна. Такой метод, основанный на коммерческих БПЛА, позволяет осуществлять регулярный оперативный мониторинг изменения рельефа дна с разрешением десятки сантиметров, например, под воздействием интенсивных штормов, что имеет важное прикладное значений для фундаментальных исследований и хозяйственной деятельности в прибрежной зоне.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 19-05-00752 и гос.задания 0555-2021-0006

Ключевые слова: беспилотные летательные аппараты(БПЛА), батиметрия, донная растительность, Черное море, дистанционные методы
Литература:
  1. Stumpf R.P., Holderied K., Sinclair M. 2003. Determination of Water Depth with High-resolution Satellite Imagery over Variable Bottom types // Limnol. Oceanogr., 48, pp. 547-556
  2. Jiang, X., Gao, M., & Gao, Z. (2020). A novel index to detect green-tide using UAV-based RGB imagery. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 245, 106943.

Презентация доклада

Видео доклада



Ссылка для цитирования: Новиков Б.А., Кубряков А.А., Федоров С.В. Использование бортовой оптической камеры БПЛА для восстановления батиметрии прибрежной акватории Черного моря // Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2021. C. 262. DOI 10.21046/19DZZconf-2021a

Дистанционные исследования поверхности океана и ледяных покровов

262