Spectral Reflectance Estimation of UAS Multispectral Imagery Using Satellite Cross-Calibration Method

Abstract

This paper introduces a satellite-based cross-calibration (SCC) method for spectral reflectance estimation of unmanned aircraft system (UAS) multispectral imagery. The SCC method provides a low-cost and feasible solution to convert high-resolution UAS images in digital numbers (DN) to reflectance when satellite data is available. The proposed method is evaluated using a multispectral data set, including orthorectified KHawk UAS DN imagery and Landsat 8 Operational Land Imager Level-2 surface reflectance (SR) data over a forest/grassland area. The estimated UAS reflectance images are compared with the National Ecological Observatory Network's imaging spectrometer (NIS) SR data for validation. The UAS reflectance showed high similarities with the NIS data for the near-infrared and red bands with Pearson's r values being 97 and 95.74, and root-mean-square errors being 0.0239 and 0.0096 over a 32-subplot hayfield.

Considering camera distortion panoramic images forming method for unmanned aerial vehicle multispectral data

“…Для полноценного анализа (в том числе мультивременного) мультиспектральных изображений важно, чтобы входные данные для анализа были представлены в физических величинах (например, коэффициенты спектральной яркости). В частности, это возможно при использовании специализированных методик, основанных на наличии спутниковых мультиспектральных данных, где представлены снимки исследуемой территории, зарегистрированные синхронно с проведением эксперимента [9]. Также существует теоретическая возможность коррекции данных за счет применения дополнительных приборов (спектрометров либо мультиспектральных камер), осуществляющих контроль оптических параметров атмосферы во время проведения эксперимента по съемке подстилающей поверхности, что и является направлением для дальнейших исследований.…”

Prescribed Grass Fire Mapping and Rate of Spread Measurement Using NIR Images From a Small Fixed-Wing UAS

“…Thermal cameras can be installed on these UAS for fire measurement due to their ability to see through smoke and measure temperature [24]. However, thermal cameras are generally quite expensive and have lower image resolution as compared to RGB and near infrared (NIR) cameras [25], both of which have been widely used by the UAS multispectral remote sensing community [26], [27]. NIR images can be used for certain fire sensing missions since they are not affected much by smoke occlusion compared with RGB images [28], and can detect a lot more features than typical thermal images which generally have lower pixel resolutions (e.g.…”