Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 14–18 ноября 2022 г.

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

XX.C.102

Способ программной синхронизации модулей видеоспектральной аппаратуры, предназначенной для установки на беспилотный летательный аппарат

Ломако А.А. (1)
(1) НИИ ПФП им. А.Н. Севченко БГУ, Минск, Беларусь
На сегодняшний день в дистанционном зондировании Земли все чаще используются беспилотные летательные аппараты (БПЛА) [1]. В качестве полезной нагрузки в зависимости от области применения на них могут быть установлены различные системы: мультиспектральные камеры, RGB-камеры, тепловизоры. Такие устройства используются в сельском и лесном хозяйствах, а также при анализе данных во время чрезвычайных ситуаций [2–4].
Одним из используемых средств для получения данных с использованием БПЛА являются видеоспектральные системы, в состав которых входят обзорная камера высокого пространственного разрешения и спектрорадиометр с высоким спектральным разрешением. НИИПФП им. А.Н. Севченко БГУ была разработана такая система – беспилотный комплекс авиационного спектрометрирования (БЕКАС) [5]. Видеоспектральный комплекс (ВСК) БЕКАС базируется на БПЛА DJI Matrice 300 RTK (Real Time Kinematic) и управляется с помощью одноплатного управляющего компьютера Raspberry Pi 4 Model B в автоматическом режиме. Обзорная камера регистрирует RGB-изображения с разрешением 1920×1080 пикселей. Спектральный диапазон работы спектрометра составляет 350–935 нм, спектральное разрешение ‒ 4 нм. Угловое поле зрения спектрометра – 0,7×1,2⁰, обзорной камеры – 15×27⁰.
Одной из задач, которую необходимо решить для использования данных, полученных с помощью видеоспектральных систем, является задача синхронизации обзорной камеры и спектрометра. Это необходимо для точной привязки области спектрометрирования к RGB-изображению, регистрируемому ВСК. В летном режиме ВСК регистрирует данные обзорной камеры с частотой 30 Гц и данные спектрометра с частотой 10 Гц. Каждый набор данных соответствует собственному времени регистрации. В то же время, оба источника данных обладают индивидуальными задержками в получении информации. Под временем синхронизации в данном случае понимается разница во времени между собственными задержками двух источников данных.
В качестве подхода к решению задачи было выбрано создание дополнительного программного модуля, предназначенного для трансляции на мониторе персонального компьютера фотоизображений различного цвета. В таком случае при задании необходимой частоты изменения цвета на мониторе с изначально выбранной последовательностью цветов можно провести видеоспектральную съемку с использованием ВСК в лабораторных условиях.
Для проведения эксперимента были выбраны 8 цветов в цветовой градации RGB. Время экспозиции спектрометра фиксировалось и равнялось 100 мс. Период изменения цвета на мониторе персонального компьютера также фиксировался на величине 100 мс. В ходе измерений регистрировались спектры, «смешанные» из пар выбранных изначально цветов за счет смещения во времени. На основе метода определения состава смеси спектров (метод активных множеств, [6]) производилось вычисление процентного вклада каждого из цветов в «смешанный» спектр, что в данном случае позволило оценить искомое время синхронизации.
Регистрация данных велась в течение 30 минут. После исследования всего объема информации определено, что время синхронизации составляет в среднем 128 мс, и в течение всего времени проведения эксперимента изменяется в среднем на величину ±15 мс. Таким образом, при внесении временной поправки был синхронизирован процесс получения данных обзорной камеры и спектрометра ВСК с точностью 15 мс.
При величине угла поля зрения спектрометра 1,2×0,7˚ его синхронизация с камерой с точностью до 15 мс может говорить о расчетной точности привязки области спектрометрирования к изображению ВСК от 93% до 97% (при высоте полета соответственно от 50 до 200 метров со скоростью смещения БПЛА 5 м/с).

Ключевые слова: ПРОГРАММНАЯ СИНХРОНИЗАЦИЯ, СПЕКТРОМЕТРЫ, ВИДЕОСПЕКТРАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, МЕТОД АКТИВНЫХ МНОЖЕСТВ, ОПТИМИЗАЦИЯ, БПЛА
Литература:
  1. Lu H., Fan T., Ghimire P., Deng L. Experimental Evaluation and Consistency Comparison of UAV Multispectral Minisensors // Remote Sens. 2020, no. 12(16), 2542. DOI: 10.3390/rs12162542.
  2. Dash J.P. Assessing very high-resolution UAV imagery for monitoring forest health during a simulated disease outbreak / J.P. Dash, M.S. Watt, G.D. Pearse, M. Heaphy, H.S. Dungey // ISPRS J. Photogramm. ‒ 2017. ‒ Vol. 131. ‒ P. 1–14.
  3. Candiago S. Multispectral Images and Vegetation Indices for Precision Farming Applications from UAV Images / S. Candiago, F. Remondino, M. De Giglio, M. Dubbini, M. Gattelli // Remote Sens. ‒ 2015. ‒ Vol. 7. ‒ P. 4026–4047.
  4. Кочегаров А.В., Петров А.В., Плаксицкий А.Б., Конорев Д.В. Актуальность применения беспилотных летательных аппаратов для мониторинга, предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера // Современные технологии обеспечения гражданской обороны и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. 2016. №1 (7). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/aktualnost-primeneniya-bespilotnyh-letatelnyh-apparatov-dlya-monitoringa-preduprezhdeniya-i-likvidatsii-chrezvychaynyh-situatsiy (дата обращения: 09.09.2022).
  5. Гуторов, А. В. Беспилотный комплекс авиационного спектрометрирования / А.В. Гуторов, А.А. Ломако, Б.И. Беляев, В.А Сосенко, П.В. Ивуть // Восьмой Белорусский космический конгресс: материалы конгресса, Минск, 25-27 октября 2022 г.: в 2 т. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2022. – Т.1. – С. 129–132.
  6. Box and linearly constrained optimization // ALGLIB – Optimization (nonlinear and quadratic). URL: https://www.alglib.net/optimization/boundandlinearlyconstrained.php (дата обращения: 09.09.2022).

Презентация доклада

Видео доклада



Ссылка для цитирования: Ломако А.А. Способ программной синхронизации модулей видеоспектральной аппаратуры, предназначенной для установки на беспилотный летательный аппарат // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2022. C. 134. DOI 10.21046/20DZZconf-2022a

Вопросы создания и использования приборов и систем для спутникового мониторинга состояния окружающей среды

134