La technique d’imagerie aérienne améliore la capacité à détecter et à suivre les cibles en mouvement à travers un feuillage épais

Dans les forêts où le feuillage est épais, il peut être difficile de détecter et de suivre des cibles en mouvement, telles que des personnes et des animaux, en utilisant la technologie actuelle de collecte d’images et de vidéos aériennes. Des chercheurs ont mis au point un réseau de caméras 1D piloté par drone qui utilise la section optique aéroportée pour détecter et suivre les personnes en mouvement dans une forêt dense. Cette nouvelle technique peut être un complément utile à la technologie utilisée dans les missions de recherche et de sauvetage.

L’équipe a publié ses conclusions le 22 avril 2022 dans le Journal de télédétection.

L’équipe utilise la section optique aéroportée, une technique d’imagerie à large ouverture synthétique qui utilise des drones conventionnels pour échantillonner des images tout en survolant la forêt. En imagerie à synthèse d’ouverture, les chercheurs peuvent cartographier à distance des environnements à l’aide de signaux électromagnétiques. La technique de sectionnement optique aéroportée offre des performances de calcul en temps réel, une résolution spatiale élevée et est également applicable à d’autres longueurs d’onde. Le sectionnement optique aéroporté était limité aux applications dans lesquelles la cible était statique. Son utilisation pour détecter des cibles en mouvement a entraîné un flou de mouvement dans les images.

Le réseau de caméras 1D léger et piloté par drone de l’équipe de recherche qui prend en charge l’échantillonnage par sectionnement optique aéroporté parallèle a surmonté ces défis. Dans le passé, les réseaux de caméras 1D et 2D ont été utilisés pour divers effets visuels, mais ils n’ont pas été appliqués pour l’imagerie aérienne, en particulier avec les drones, en raison de leur taille et de leur poids. La caméra 1D de l’équipe est très légère, pesant moins d’un kilogramme.

L’équipe a montré que le détecteur d’anomalies de couleur bénéficie de manière significative de l’utilisation des images intégrales de sectionnement optique aéroportées, par rapport aux images brutes conventionnelles. La détection des anomalies de couleur est une technique utilisée pour l’analyse d’images aériennes dans les applications de recherche et de sauvetage car elle ne dépend pas de la température ambiante, comme dans l’imagerie thermique. La détection des anomalies de couleur trouve des pixels ou des groupes de pixels dans une image avec des différences de couleur significatives par rapport à leurs voisins. Cependant, la détection des anomalies de couleur échoue lorsqu’il y a un feuillage ou une végétation dense. L’équipe a démontré que sa technique peut détecter et suivre les personnes en mouvement à travers le feuillage dense de la forêt. Dans leurs expériences sur le terrain, la détection des anomalies de couleur s’est améliorée à une moyenne de 97 % contre 42 % lors de l’utilisation d’images brutes ou d’images vidéo conventionnelles.

Montée sur un drone, leur charge utile de caméra capture de multiples images aériennes tout en échantillonnant l’environnement forestier. Certaines des images sont occluses, la vue étant obstruée par le feuillage. Les autres images ne sont pas masquées. L’équipe intègre les images occluses et non occluses résultant en un point cible commun au sol. L’intégration de l’image offre les avantages de la détection des anomalies de couleur, donnant aux chercheurs une image plus claire de toute personne se déplaçant sur le sol, mais à l’abri de la vue de l’œil humain à cause du feuillage. “Bien que la détection et le suivi de cibles en mouvement à travers le feuillage soient difficiles, voire souvent impossibles, dans des images ou des vidéos aériennes régulières, cela devient pratiquement faisable avec l’intégration d’images, qui est le principe de base de la section optique aéroportée”, a déclaré Rakesh John Amala Arokia Nathan, chercheur à l’Université Johannes Kepler de Linz et premier auteur de l’article.

En plus d’être utile pour détecter des personnes, cette technique peut être utile pour suivre d’autres cibles telles que des véhicules ou des animaux. “Cela pourrait avoir un impact sur de nombreux domaines d’application, tels que la recherche et le sauvetage, la surveillance, le contrôle des frontières et l’observation de la faune”, a déclaré Nathan.

À ce stade, la détection des anomalies de couleur est limitée aux couleurs cibles détectables. Dans la perspective de recherches futures, l’équipe pourrait explorer une combinaison de canaux de couleur, thermiques et temporels (ou de mouvement) pour la détection d’anomalies. “En outre, les implications des stratégies d’échantillonnage parallèle-séquentiel et d’autres dispositifs d’échantillonnage, tels que les essaims de drones reconfigurables au lieu des réseaux de caméras avec un modèle d’échantillonnage fixe, doivent être explorées”, a déclaré Nathan.

Fourni par Journal de télédétection