Precise remote measurement of thermal radiance dynamics using UAVs

Abstract

RESUMEN: Actualmente, los profesionales estiman la radiancia del suelo utilizando mediciones directas o satelitales, así como otros métodos aerotransportados. Sin embargo, debido al alto costo de estas técnicas y su baja resolución espacial y temporal, el uso de UASs es una propuesta atractiva. En este documento, presentamos el análisis técnico que realizamos a los parámetros de diseño utilizados por el fabricante del UAV y estudiamos si cumplen con nuestros requisitos para el mapeo aéreo. Luego, proponemos un método para transformar la radiación en temperatura, donde modelamos y estimamos los parámetros de la cámara necesarios para transformar la respuesta del sensor de la cámara a los valores de temperatura. El modelo relaciona los datos crudos de la respuesta del sensor con la temperatura como una superficie polinomial cuadrática, cuyos coeficientes varían con la temperatura y se aproximan a su vez con otra expresión polinomial. Nuestros experimentos muestran que nuestra aproximación mejora sobre otros métodos de calibración de la cámara. Finalmente, presentamos el mapeo aéreo como una forma de obtener datos térmicos confiables de campos terrestres, i.e, ortomosaicos. Proponemos una metodología para registrarlos y obtener sus diferencias y presentarlos como dinámica térmica del suelo, lo que puede utilizarse en futuros análisis del campo mapeado. ABSTRACT: Currently, practitioners estimate soil radiance using direct measurements or satellites and other airborne methods. However, because of the high-cost of these approaches and their low spatial and temporal resolution, the use of UASs is an appealing proposition. In this document, we present the technical analysis we made to the UAV's design parameters used by the manufacturer and study if they comply with our requirements for aerial mapping. We then propose a method for transforming radiance to temperature, where we model and estimate the camera parameters required to transform the camera sensor response to temperature values. The model relates sensor response raw data to temperature as a quadratic polynomial surface, which coeffcients vary with temperature and are themselves approximated with another polynomial expression. Our experiments show that our approximation improved over other camera calibration expressions. Finally, we present aerial mapping as a way to obtain reliable thermal data of land fields, i.e, orthomosaics. We propose a methodology to register them and obtain their dierences and present them as thermal dynamics of the soil, which can be used in future analysis of the mapped field.