Robust Radiometric and Geometric Correction Methods for Drone-Based Hyperspectral Imaging in Agricultural Applications

신형섭; 고승환; 박종화

doi:https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.3.2

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신형섭 ((주)이알아이) 고승환 (충북대학교) 박종화 (충북대학교)

저널정보: 대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제40권 제3호

발행연도: 2024.6

수록면: 257 - 268 (12page)

DOI: https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.3.2

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Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing inagriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utilityin agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges ofradiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometriccorrection, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removedsensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably,the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5–55%, resulting in a moreuniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97–0.99), despiteminor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing arubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensororientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. Theeffectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error (RMSE) analysis, revealingminimal errors in both east-west (0.00 to 0.081 m) and north-south directions (0.00 to 0.076 m). The overallposition RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industrystandards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation ofthe study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques andhighlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration,and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating theirperformance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectraldata processing in agriculture.

#Hyperspectral imagery #Geometric correction #Radiometric correction #Field smart agriculture #Image pre-processing

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