Kalibrierungsziele
Im Labor gemessene Panels, die zum Kalibrieren erfasster Daten in der Nachbearbeitung verwendet werden
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Im Labor gemessene Panels, die zum Kalibrieren erfasster Daten in der Nachbearbeitung verwendet werden
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MAPIR bietet verschiedene Kalibrierungstargets an, um eine Reihe von Anwendungen abzudecken. Das unten abgebildete kompakte T3-R50 enthält 4 Panels, deren Lichtreflexion von 250 bis 2.500 nm gemessen wurde.
Die diffusen T3-Referenzziele haben die folgenden Reflexionskurven, Daten können hier heruntergeladen werden:
Wenn Sie sich das Reflexionsdiagramm ansehen, können Sie sehen, dass die Werte Wellenlänge (x-Achse) versus Reflexionsprozentsatz (y-Achse) sind. Wenn wir ein Bild des Kalibrierungsziels aufnehmen, erstellen wir innerhalb des Spektrums, für das jedes der Sensorbänder der Kamera empfindlich ist, eine Beziehung zwischen Pixelwert und Prozentsatz des Reflexionsgrads.
Das bedeutet, dass Sie bei jedem Bild, das Sie mit unseren Kameras aufnehmen, ein Foto unserer Reflexionsziele, wie z. B. des T3-R50, verwenden können, um die Bilder auf Reflexion zu kalibrieren. Einmal kalibriert, entspricht jedes Pixel im Bild dem Reflexionsvermögen.
Wenn Sie die kalibrierten Bilder in MCC als typisches JPG oder TIFF ausgeben, wird der Reflexionsgrad in Prozent berechnet, indem der Pixelwert durch die Bittiefe des Bildformats dividiert wird. Teilen Sie also für JPG durch 255 und für TIFF durch 65.535. Sie können auch das PERCENT-Format für die Ausgabe in MCC auswählen, und dann reicht jedes Pixel von einem Prozentwert von 0,0 bis 1,0 (0 % bis 100 % Reflexion). Denken Sie nur daran, dass einige Bildanwendungen keine prozentualen (Fließkomma-) Bilder akzeptieren können und sie speichertechnisch sehr groß sind.
Unten finden Sie ein nicht kalibriertes 16-Bit-TIFF-Bild unseres V2-Ziels, das von unserer MAPIR Survey3W RGN-Kamera aufgenommen wurde, mit der Hinzufügung der 4 farbigen Bereiche über den Zielen, die durch die Verarbeitung in MCC während der Reflexionskalibrierung hinzugefügt wurden. Wir haben grüne Callout-Overlays hinzugefügt, die die durchschnittlichen Pixelwerte der Zielregion und einige niedrige/hohe Vegetationspunkte hervorheben. Wir haben das Bild auch aufgehellt, damit es hier besser sichtbar ist.
Hier ist ein Download-Link zu den Arbeitsdateien unten. Sie können sie in MCC selbst ausprobieren.
Durch die Verarbeitung des Bildes in MCC für die Reflexionskalibrierung erhalten wir das folgende kalibrierte Bild mit aktualisierten Pixelwerten:
Umrechnung in prozentuale Reflexion durch Teilen durch die Pixel-Bittiefe (65.535) erhalten wir:
Sobald das Bild kalibriert ist, können wir einige Rasterberechnungen mit den Pixeln in jedem der Bildbänder/Kanäle durchführen. Für die Vegetation können wir verschiedene Indizes wie NDVI, GNDVI, OSAVI usw. verarbeiten. Für den NDVI-Index bedeutet ein Wert von 0,86, dass die Vegetation wahrscheinlich sehr gesund ist. Ein NDVI-Wert von 0,28 bedeutet typischerweise wenig bis gar keine gesunde (tote) Vegetation. Unten sehen Sie einige Beispielindizes.
Nachfolgend einige weitere Beispiele unserer MAPIR Survey3W RGN-Kamera:
