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Auteur John Anderson |
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An evaluation of reflectance calibration methods for UAV spectral imagery / Jarrod Edwards in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 3 (March 2019)
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Titre : An evaluation of reflectance calibration methods for UAV spectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Jarrod Edwards, Auteur ; John Anderson, Auteur ; William Shuart, Auteur ; Jason Woolard, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 221 - 230 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] capteur multibande
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] étalonnage radiométrique
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] méthode empirique de ligne
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] Pix4D
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] régressionRésumé : (Auteur) Spectral imagery using micro-unmanned aerial vehicles is rapidly advancing. This study compared reflectance calibration methods for imagery acquired using the Parrot Sequoia imager, a commercial multispectral sensor package. For the study, two orthomosaics were calibrated using 1) a manufacturer-suggested AIRINOV standard correction using PIX4D software and 2) the Empirical Line Calibration (ELC) method using ground radiometric data on specific in-scene targets. Both scenes were analyzed for target spectral agreement by ground radiometric survey. Regression analysis demonstrated more favorable target correlation for the ELC imagery than the AIRINOV-calibrated imagery, with Root Mean Square Error (RMSE) analysis supporting these results. Finally, classification maps were produced between the data sets. Error analysis resulted in an overall accuracy of 24% for the AIRINOV map compared to ELC-based truth data, with a considerable number of pixels associated with brighter targets unclassified. These results demonstrate the need for standardized calibration procedures in the spectral correction of small-format remote sensor data. Numéro de notice : A2019-149 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.3.221 Date de publication en ligne : 01/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.3.221 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92502
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 3 (March 2019) . - pp 221 - 230[article]Exemplaires(1)
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