Seamless Mosaicking of UAV-Based Push-Broom Hyperspectral Images for Environment Monitoring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a systematic image mosaicking methodology to produce hyperspectral image for environment monitoring using an emerging UAV-based push-broom hyperspectral imager. The suitability of alternative methods in each step is assessed by experiments of an urban scape, a river course and a forest study area. First, the hyperspectral image strips were acquired by sequentially stitching the UAV images acquired by push-broom scanning along each flight line. Next, direct geo-referencing was applied to each image strip to get initial geo-rectified result. Then, with ground control points, the curved surface spline function was used to transform the initial geo-rectified image strips to improve their geometrical accuracy. To further remove the displacement between pairs of image strips, an improved phase correlation (IPC) and a SIFT and RANSAC-based method (SR) were used in image registration. Finally, the weighted average and the best stitching image fusion method were used to remove the spectral differences between image strips and get the seamless mosaic. Experiment results showed that as the GCPs‘ number increases, the mosaicked image‘s geometrical accuracy increases. In image registration, there exists obvious edge information that can be accurately extracted from the urban scape and river course area; comparative results can be achieved by the IPC method with less time cost. However, for the ground objects with complex texture like forest, the edges extracted from the image is prone to be inaccurate and result in the failure of the IPC method, and only the SR method can get a good result. In image fusion, the best stitching fusion method can get seamless results for all three study areas. Whereas, the weighted average fusion method was only useful in eliminating the stitching line for the river course and forest areas but failed for the urban scape area due to the spectral heterogeneity of different ground objects. For different environment monitoring applications, the proposed methodology provides a practical solution to seamlessly mosaic UAV-based push-broom hyperspectral images with high geometrical accuracy and spectral fidelity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle