แนวคิดหลัก
軽量航空機搭載プッシュブルームイメージング分光計の幾何学的校正を、GPS/INSデータに頼ることなく自動的に行う手法を提案する。
บทคัดย่อ
本研究では、プッシュブルームイメージング分光計を搭載した軽量航空機プラットフォームの幾何学的校正に取り組む。プッシュブルームセンサは高い空間分解能と分光分解能を実現できるが、プラットフォームの不安定性や低精度なGPS/INSデータによる幾何学的歪みが問題となる。
提案手法では、まず確率モデルに基づいて水平方向のシフトを推定し、次に垂直方向のスケール変化に頑健な特徴点マッチング手法を用いる。これにより、外部データ(地形モデルなど)を必要とせずに、自動的に特徴点を抽出し、ボアサイト(カメラとIMUの相対姿勢)を校正することができる。
実験の結果、提案手法は従来手法に比べて特徴点の抽出精度が高く、ボアサイト校正の精度も向上することが示された。特に、ロバスト回帰を用いることで、わずかな外れ値の影響を抑えられることが確認された。
สถิติ
プッシュブルームセンサの水平方向のシフトは、プラットフォームのロール運動と強く相関している。
提案手法によるボアサイト推定の角度誤差は約0.12°であり、従来手法の0.34°に比べて大幅に改善された。
คำพูด
"軽量航空機搭載プッシュブルームイメージング分光計の幾何学的校正を、GPS/INSデータに頼ることなく自動的に行う手法を提案する。"
"提案手法は従来手法に比べて特徴点の抽出精度が高く、ボアサイト校正の精度も向上する。"