vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2024-29-2-41-50 Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия Вопросы радиометрической калибровки устройств дистанционного зондирования, установленных на борту БПЛА Х. Г. Асадов Асадов Х. Г. А. Дж. Алиева Алиева А. Дж. Д. А. Гумбатов Гумбатов Д. А. Национальное Аэрокосмическое Агентство, г. Баку, Азербайджанская Республика 2024 29 2 41 50 © Х. Г. Асадов, А. Дж. Алиева, Д. А. Гумбатов, 2024 2024 Х. Г. Асадов, А. Дж. Алиева, Д. А. Гумбатов Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Беспилотные летательные средства специального назначения позволяют осуществить оперативный сбор данных при различных состояниях внешних воздействующих факторов, в любое время суток. В типичном случае малые беспилотные летательные аппараты (БПЛА) осуществляют зондирование с высоты полета не более 250 м. По этой причине на практике широко используется эмпирический линейный метод (ELM) для радиометрической калибровки спектральных воспроизводящих устройств, установленных на борту БПЛА. Рассмотрен вопрос о достоверности и информационной обоснованности радиометрической калибровки спектральной аппаратуры, установленной на борту БПЛА по методу эмпирической линеаризации (ELM). На основе базовых положений этого метода составлена и решена оптимизационная задача, решение которой показало, что только при линейной зависимости показателя отражения от длины волны замена этой функциональной зависимости на ее энтропию приводит к минимальному росту информативности полученных данных. Этот обнаруженный факт может быть рассмотрен в качестве информационного обоснования метода ELM. БПЛА радиометрическая калибровка дистанционное зондирование энтропия оптимизация UAV radiometric calibration remote sensing entropy optimization 1. Zarzar C. M., Dash P., Dyer J. L., Moorhead R., Hathcock L. Development of a simplified radiometric calibration framework for water-based and rapid deployment unmanned aerial system (UAS) operations // Drones. – 2020. – Vol. 4. – DOI 10.20944/preprints202003.0469.v1. 2. Aanstoos J. V., Hasan K., Ohara C. G., Prasad S., Dabbiru L., Mahrooghy M., Nobrega R., Lee M., Shrestha B. Use of remote sensing to screen earthen levees // 2010 IEEE 39th Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR) (13–15 October 2010). – Washington, DC, USA, 2010. – DOI 10.1109/AIPR.2010.5759704. 3. Adams S. M., Friedland C. J. A survey of unmanned aerial vehicle (UAV) usage for imagery collection in disaster research and management [Electronic resource]. – 2011. – Mode of access: https://www.researchgate.net/publication/266465037. 4. Hardin P. J., Jensen R. R. Small-scale unmanned aerial vehicles in environmental remote sensing challenges and opportunities // GIScience & Remote Sensing. – 2011. – Vol. 48(1). – P. 99–111. – DOI 10.2747/1548-1603.48.1.99. 5. Frew E. W., Elston J., Argrow B., Houston A., Rasmussen E. Sampling severe local stroms and related phenomena: using unmanned aircraft systems //!IEEE Robotics & Automation Magazine. – 2012. – Vol. 19(1). – P. 85–95. – DOI 10.1109/MRA.2012.2184193. 6. Агринский М. В., Голицин А. В., Старцев В. В. Проект комплекса гиперспектрального дистанционного зондирования земель с помощью БПЛА // Фотоника. – 2019. – Т. 13, № 6. – С. 564–568. 7. Torres-Sanchez J., Lopez-Granados F., De Castro A. I., Pena-Barragan J. M. Configuration and specifications of an unmanned aerial vehicle (UAV) for Early site specific weed management // PLOS ONE. – 2013. – Vol. 8 (3). – P. e58210. – DOI 10.1371/journal.pone.0058210. 8. Gomez-Candon D., De Castro A. I., Lopez-Granados F. Assessing the accuracy of mosaics from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for precision agriculture purposes in wheat // Precision Agriculture. – 2013. – Vol. 15 (1). – P. 44–56. – DOI 10.1007/s11119-013-9335-4. 9. Кривичев А. И., Заленкий А. В. Беспилотные авиационные технологии мониторинга сфер человеческой деятельности на примере крупнейших производителей и эксплуатантов в России // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2018. – Т. 62, № 2. – C. 186–195. 10. Messinger M., Asner G., Silman M., Messinger M., Asner G. P., Silman M. Rapid assessments of amazon forest structure and biomass using small unmanned aerial systems // Remote Sensing. – 2016. – Vol. 8(8). – P. 615. – DOI 10.3390/rs8080615. 11. Андронов В. Г., Чуев А. А. Идентификация девиаций беспилотных летательных аппаратов по параллаксам изображений // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 1. – С. 59–69. 12. Крупочкин Е. П., Суханов С. И., Воробьев Д. А. Съемка археологических памятников с использованием беспилотных летательных аппаратов на примере Горного Алтая // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 2. – С. 56–64. 13. Yang G., Liu J., Zhao C., Li Z., Huang Y., Yu H., Xu B., Yang X., Zhu D., Zhang X. et al. Unmanned aerial vehicle remote sensing for field-based crop phenotyping: current status and perspectives // Frontiers in Plant Science. – 2017. – Vol. 8. – P. 1111. – DOI 10.3389/fpls.2017.01111. 14. Lu B., He Y. Species classification using unmanned aerial vehicle (UAV)-acquired high spatial resolution imagery in a heterogeneous grassland // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2017. – Vol. 128. – P. 73–85. – DOI 10.1016/j.isprsjprs.2017.03.011. 15. Yang G., Li C., Wang Y., Yuan H., Feng H., Xu B., Yang X. The DOM generation and precise radiometric calibration of a UAV-mounted miniature snapshot hyperspectral imager // Remote Sensing. – 2017. – Vol. 9 (7). – P. 642. – DOI 10.3390/rs9070642. 16. Coburn C. A., Smith A. M., Logie G. S., Kennedy P. Radiometric and spectral comparison of inexpensive camera systems used for remote sensing // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39(15-16). – P. 1–22. – DOI 10.1080/01431161.2018.1466085. 17. Logie G. S. J., Coburn C. A. An investigation of the spectral and radiometric characteristics of low-cost digital cameras for use in UAV remote sensing // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39(1). – P. 1–19. – DOI 10.1080/01431161.2018.1488297. 18. Mafanya M., Tsele P., Botai J. O., Manyama P., Chirima G. J., Monate T. Radiometric calibration framework for ultra-high-resolution UAV-derived orthomosaics for large-scale mapping of invasive alien plants in semi-arid woodlands: Harrisia pomanensis as a case study // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39(19). – DOI 10.1080/01431161.2018.1490503. 19. Miyoshi G. T., Imai N. N., Tommaselli A. M. G., Honkavaara E., Nasi R., Moriya E. A. S. Radiometric block adjustment of hyperspectral image blocks in the Brazilian environment // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39 (15-16). – P. 1–21. – DOI 10.1080/01431161.2018.1425570. 20. Jeong Y., Yu J., Wang L., Shin H., Koh S. M., Park G. Cost-effective reflectance calibration method for small UAV images // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39 (10). – P. 1–26. – DOI 10.1080/01431161.2018.1516307. 21. Chander G., Markham B. Resived Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2003. – Vol. 41 (11). – P. 2674–2677. – DOI 10.1109/TGRS.2003.818464. 22. Smith G. M., Milton E. J. The use of the empirical line method to calibrate remotely sensed data to reflectance // International Journal of Remote Sensing. – 1999. – Vol. 20 (13). – P. 2653–2662. – DOI 10.1080/014311699211994. 23. Kruse F. A., Kierein-Young K. S., Boardman J. W. Mineral mapping at Cuprite, Nevada with a 63-channel imaging spectrometer //!Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 1990. – Vol. 56 (1). – P. 83–92. 24. Ben-Dor E., Kruse F. A., Lefkoff A. B., Banin A. Comparison of three calibration techniques for utilization of GER 63-channel aircraft scanner data of Makhtesh Ramon, Negev, Israel // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 1994. –Vol. 60, No 11. – P. 1339–1354. 25. Wang C., Myint S. W. A simplified empirical line method of radiometric calibration for small unmanned aircraft systems-based remote sensing // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. – 2015. – Vol. 8 (5). – P. 1–10. – DOI 10.1109/JSTARS.2015.2422716. 26. Эльсгольц Л. Э. Дифференциальные уравнение и вариационное исчисление. – М. : Наука, 1974. – 472 с.