【MicaSenseが高品質な理由1】マルチスペクトルカメラ使用時のラジオメトリック補正の重要性について

2023/12/08

株式会社ジェピコは、AgEagle社の正規代理店として、MicaSenseのマルチスペクトルカメラを取り扱っています。

マルチスペクトルカメラを使用する際、ラジオメトリック補正は非常に重要なポイントです。
本記事では、ラジオメトリック補正の重要性について解説し、日々の光条件の変化がマルチスペクトルデータに与える影響や、ラジオメトリック精度を向上させるための方法についても紹介しています。ぜひ参考にしていただければ幸いです。

ラジオメトリック補正とは何か、なぜ重要なのか

私たちは一般的に、マルチスペクトル画像をカラフルな指標や合成画像として視覚化していますが、実際にはカメラから出力される画像は白黒であり、基本的にはデジタル数値の羅列です。
以下は、MicaSenseシリーズのRedEdge-MX※1で撮影された生データの白黒画像です。
※1 現在は販売されていません。新しいモデルはRedEdge-Pです。

各バンドの画像

画像は左から順に青バンド、緑バンド、赤バンド、レッドエッヂ、近赤外です。

画像がスペクトルのカラー部分（青、緑、赤）から、近赤外（レッドエッジと近赤外）に移行するにつれて、画像内の植物が明るく映っていることがわかります。
健康な植物は可視光を多く吸収しますが、レッドエッジや近赤外光はほとんどが反射されます。そのため、左側の画像では植物が暗く、右側の画像では明るく見えるのです。例えば、赤のバンドが極端に暗い植物を示している場合、その植物は多くの赤色光を吸収しており、光合成が活発であることを意味します。一方、赤色バンドで植物が明るく映っている場合は、光合成を阻害するようなストレス要因にさらされている可能性があります。
反射率グラフ
上の図は、異なる波長帯における植物の反射率曲線です。植物の反射率は、スペクトルの近赤外線側に向かって増加します。前述したように、画像はデジタル数値の羅列です。画像内の各ピクセル/セルには、特定の波長帯における放射強度の強さに応じたデジタル数値が含まれています。この例の5つの画像はそれぞれ1280×960ピクセルの大きさで、各画像のピクセル総数は1,228,800です。これらのピクセルには個別に値が割り当てられ、それぞれが他のすべてのピクセルと組み合わさっています。

例えば、下のNIRバンドで撮影した画像の樹木の一部を拡大してみると、異なるデジタル数値を持つ正方形のピクセルで構成されていることがわかります。
ただし、これらのピクセル値はデータが収集された条件に対する相対的なものであり、絶対的なものではありません。この微妙な誤差は主に光条件の変化（例えば、その日の空模様や太陽の位置など）によって発生します。農作物をドローンで複数回にわたり経時的に観察する場合、できるだけ正確なピクセル値を取得し、データに影響を与える照明の変化を補正すること（＝ラジオメトリック補正）が非常に重要です。
ピクセル詳細

ラジオメトリック補正には何を使うべきか

ラジオメトリック補正を行い、精度の高い結果を得るためには、ベースラインとなる反射率基準点が必要です。また、飛行中に照明条件がどのように変化したかを把握することも重要です。それでは、どのようにして質の良い反射率基準点を捉え、正確なラジオメトリック補正を行うことができるのでしょうか？ここからは、リモートセンシングで一般的に使用される2つの方法を紹介します。

まず、キャリブレーションパネルを使用する方法です。
このパネルはあらかじめ反射率が測定されており、補正の役割を果たします。パネルの写真を撮影することで、既知の反射率値をパネルのピクセルに割り当て、それに基づいてデータセットの残りの部分を調整することができます。QRコードが付いている下のパネルは、MicaSenseシリーズの専用パネルで、CRP2パネルと呼ばれています。

すべてのMicaSenseカメラキットにはCRP2パネルが付属しています。飛行前だけでなく、飛行後にもパネルの写真を撮影することで、2つの基準測定値を得ることができ、飛行中の照明条件の変化を識別することができます。ほとんどの処理ソフトウェアでは、ユーザーがパネル画像をアップロードすることでラジオメトリック補正を適用できます。中には、飛行前と飛行後の両方のパネル画像をアップロードできるソフトウェアもあります。

2つ目のツールは、GPS内蔵の照射度センサー（DLS2）です。
これは上向きに取り付けられ、ドローンの上部に設置されます。飛行中の照明状態を各画像のメタデータに記録し、その後、CRP2パネルによるラジオメトリック補正をさらに微調整して、精度を高めることができます。

ラジオメトリック補正のプロセスには、太陽やセンサーの位置、光センサーや反射率パネルからの放射照度データなど、多くの重要な要素が組み込まれています。これらの情報をもとに、カメラのゲインなどのセンサーのコアパラメータも取り込み、生のマルチスペクトル画像のデジタル数値をセンサーの反射率や放射強度に変換し、最終的に表面反射率へと変換するプロセスを実現します。
DLS2

まとめ

ラジオメトリック補正の重要性をご理解いただけたでしょうか。

画像内のオブジェクトの反射率を正確に表現するためには、画像のピクセル値を補正することが非常に重要です。CRP2パネルとDLS2センサーという2つの主要なツールは、ラジオメトリック補正に必要な情報を取得するために役立ち、マルチスペクトルカメラを使用するうえで欠かせない存在です。
また、植物の反射率は、健康状態、ストレス、病気、品種や種の違いなどの指標となり、経時的な観察において重要なポイントとなります。MicaSenseは、レベルの高いラジオメトリック補正を実現し、日照状況に影響されにくいデータを提供します。