Những Ứng Dụng Trong Cuộc Sống Của Máy Quang Phổ Tích Hợp Trên Thiết Bị Bay Không Người Lái

Các thiết bị bay không người lái (Unmanned Aerial Vehicles - UAV), còn được gọi là drone, đã trở thành công cụ không thể thiếu trong nghiên cứu và phân tích ở nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Một trong những công nghệ mạnh mẽ và đang được ứng dụng trên các nền tảng bay này là đo quang phổ trên drone, đây là việc lắp đặt một máy đo quang phổ lên trên một UAV. Công nghệ này cho phép phân tích cường độ ánh sáng ở từng bước sóng, cung cấp những thông tin quý giá về thành phần, cấu trúc và các đặc điểm khác của các đối tượng hoặc vật liệu được nghiên cứu. Việc ứng dụng các máy đo quang phổ trên UAV đã thúc đẩy các nghiên cứu và phân tích nâng cao trong nhiều ngành công nghiệp, dẫn đến tăng hiệu quả, giảm chi phí và tạo ra các nguồn doanh thu mới. Bài báo này khám phá các ngành công nghiệp hưởng lợi từ các máy đo quang phổ trên drone và phạm vi công việc mà chúng có thể thực hiện. Nó trình bày các ví dụ thực tế về tác động của chúng trong việc giảm chi phí và tạo ra doanh thu.

PHƯƠNG PHÁP

Quá trình thu thập dữ liệu bao gồm việc sử dụng một chiếc drone được trang bị một máy quang phổ và một máy ảnh để bay qua khu vực khảo sát và thu thập ánh sáng phản xạ hoặc phát ra từ các đối tượng hoặc vật liệu đang được nghiên cứu. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để tạo ra một cơ sở dữ liệu toàn diện về phổ và hình ảnh RGB. Tiếp theo, dữ liệu thu thập được trải qua quá trình xử lý và diễn giải kỹ lưỡng. Trong nhiều nghiên cứu, người ta đã quan sát thấy rằng việc kết hợp các biến số phổ nhạy cảm với các thuật toán mạnh mẽ và hiệu quả dẫn đến việc tạo ra các mô hình chính xác. Có rất nhiều thuật toán xử lý khác nhau và việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào loại ứng dụng. Các thuật toán thường được sử dụng bao gồm hồi quy tuyến tính (LR), khác biệt hình ảnh, so khớp từng điểm ảnh (mpp), mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), và thuật toán Manning–Strickler và bộ ước lượng cosin thích nghi đã được nhấn mạnh về hiệu quả của chúng trong việc diễn giải dữ liệu phổ.

Theo một phương pháp chi tiết như trong tài liệu tham khảo nghiên cứu về phương pháp sử dụng máy bay không người lái kết hợp với máy quang phổ và phương pháp học máy để điều tra phân loại đất bằng cách sử dụng các thiết bị cảm biến nhiệt. Phơi sáng phổ được xác định bằng cách áp dụng các số liệu của máy dò vào hàm chuyển đổi được suy ra từ hiệu chuẩn máy quang phổ. Các giá trị phơi sáng phổ thu được sau đó được vẽ theo bước sóng để minh họa dấu hiệu che phủ đất tại vị trí dấu chân cụ thể, như mô tả trong Hình 1. Việc gán nhãn của đồ thị dựa trên kiến thức trước đó và đánh giá trực quan của hình ảnh RGB tương ứng. 

Hình 1. Sự phơi sáng quang phổ của nhiều thành phần che phủ đất khác nhau.

Nội suy không gian được thực hiện để giải quyết sự gián đoạn trong che phủ địa hình quan sát thấy trong dữ liệu máy quang phổ. Kỹ thuật nội suy theo khoảng cách nghịch đảo được sử dụng để nội suy từ các điểm dữ liệu máy quang phổ được gán nhãn phân bố không đều. Quá trình này đã dẫn đến việc tạo ra bản đồ phân loại che phủ đất liên tục với độ phân giải 20 cm, được mô tả trong Hình 2a. Quá trình phân loại bao gồm hai giai đoạn riêng biệt, bắt đầu với phân đoạn hình ảnh, tiếp theo là phân loại đối tượng. Sử dụng phần mềm chuyên dụng, bản đồ RGB được phân đoạn hình ảnh để tạo ra một bản đồ phân loại, được mô tả trong Hình 2b.

Hình 2. Phân loại và đánh giá lớp phủ đất. a) Bản đồ phân loại được tạo ra bằng cách nội suy các điểm quang phổ dã được dán nhãn. b) Bản đồ phân loại được tạo ra bằng cách phân đoạn hình ảnh dựa trên đối tượng.

Một phép toán chồng chéo không gian được thực hiện trên hai lớp bản đồ phân loại để xác định các vùng che phủ đất chung giữa chúng. Hình 3 minh họa cách các lớp che phủ đất từ phân loại bằng máy quang phổ giao với các lớp khác nhau từ phân loại dựa trên đối tượng.