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Des différences de champ de vision peuvent se produire lors des applications d'imagerie de télédétection aérienne sans pilote utilisant des imageurs spectraux à filtre acoustique-optique accordable (AOTF) avec des lentilles zoom. Ces différences peuvent provenir de la déformation de la taille de l'image causée par la lentille zoom, de la dérive de l'image causée par le changement de longueur d'onde de l'AOTF et du tremblement de la plateforme de drone. Cependant, elles peuvent être abordées en utilisant l'enregistrement d'images hyperspectrales. Cet article propose un nouveau cadre d'enregistrement d'images de télédétection allant du grossier au fin basé sur la théorie des caractéristiques et du flux optique, comparant sa performance à celle des algorithmes d'enregistrement existants utilisant le même ensemble de données. La méthode proposée augmente l'indice de similarité structurelle de 5,2 fois, réduit l'erreur quadratique moyenne de 3,1 fois et augmente l'information mutuelle de 1,9 fois. Pour répondre aux exigences de traitement en temps réel du spectromètre AOTF en télédétection, un environnement de développement utilisant VS2023+CUDA+OPENCV a été établi pour améliorer l'algorithme d'enregistrement des démons. L'algorithme d'enregistrement pour l'unité centrale de traitement + unité de traitement graphique (CPU + GPU) a obtenu un ratio d'accélération d'environ 30 fois par rapport à celui d'un CPU seul. Enfin, l'effet d'enregistrement en temps réel des données spectrales pendant le vol a été vérifié. La méthode proposée démontre que les imageurs hyperspectraux AOTF peuvent être utilisés dans des applications de télédétection en temps réel sur des aéronefs sans pilote.
Liu et al. (Wed,) studied this question.