La técnica de imágenes aéreas mejora la capacidad para detectar y rastrear objetivos en movimiento a través del espeso follaje

En los bosques donde el follaje es espeso, puede ser un desafío detectar y rastrear objetivos en movimiento, como personas y animales, utilizando la tecnología actual para recopilar imágenes y videos aéreos. Los investigadores han desarrollado una matriz de cámaras 1D operada por drones que utiliza secciones ópticas aéreas para detectar y rastrear personas en movimiento en un bosque denso. Esta nueva técnica puede ser una adición útil a la tecnología utilizada en las misiones de búsqueda y rescate.

El equipo publicó sus hallazgos el 22 de abril de 2022 en la Revista de teledetección.

El equipo utiliza la sección óptica aerotransportada, una técnica de imagen de apertura sintética amplia que emplea drones convencionales para muestrear imágenes mientras vuela sobre el bosque. En imágenes de apertura sintética, los investigadores pueden mapear entornos de forma remota utilizando señales electromagnéticas. La técnica de seccionamiento óptico aerotransportado proporciona rendimiento computacional en tiempo real, alta resolución espacial y también es aplicable a otras longitudes de onda. El seccionamiento óptico aerotransportado se limitó a aplicaciones en las que el objetivo era estático. Usarlo para detectar objetivos en movimiento ha provocado desenfoque de movimiento en las imágenes.

El conjunto de cámaras 1D livianas y operadas por drones del equipo de investigación que admite el muestreo de seccionamiento óptico aerotransportado en paralelo ha superado estos desafíos. En el pasado, los conjuntos de cámaras 1D y 2D se han utilizado para varios efectos visuales, pero no se han aplicado para imágenes aéreas, especialmente en uso con drones, debido a su tamaño y peso. La cámara 1D del equipo es muy ligera, pesa menos de 1 kilogramo.

El equipo demostró que el detector de anomalías de color se beneficia significativamente al usar las imágenes integrales de corte óptico aerotransportado, en comparación con las imágenes sin procesar convencionales. La detección de anomalías de color es una técnica utilizada para el análisis de imágenes aéreas en aplicaciones de búsqueda y rescate porque no depende de la temperatura ambiental, como en las imágenes térmicas. La detección de anomalías de color encuentra píxeles o grupos de píxeles en una imagen con diferencias de color significativas en comparación con sus vecinos. Sin embargo, la detección de anomalías de color falla cuando hay vegetación o follaje denso. El equipo demostró que su técnica puede detectar y rastrear personas en movimiento a través del denso follaje del bosque. En sus experimentos de campo, la detección de anomalías de color mejoró a un promedio del 97 por ciento en comparación con el 42 por ciento cuando se usaban cuadros de video o imágenes en bruto convencionales.

Montado en un dron, la carga útil de su cámara captura múltiples imágenes aéreas mientras toma muestras del entorno forestal. Algunas de las imágenes están ocluidas, con la vista obstruida por el follaje. Otras imágenes no están ocluidas. El equipo integra las imágenes ocluidas y no ocluidas, lo que da como resultado un punto objetivo común en el suelo. La integración de imágenes brinda los beneficios de la detección de anomalías de color, lo que brinda a los investigadores una imagen más clara de las personas que se mueven en el suelo, pero protegidas de la vista del ojo humano debido al follaje. «Si bien la detección y el seguimiento de objetivos en movimiento a través del follaje es difícil y, a menudo, incluso imposible, en imágenes o videos aéreos regulares, se vuelve prácticamente factible con la integración de imágenes, que es el principio central de la sección óptica aérea», dijo Rakesh John Amala Arokia Nathan, investigador de la Universidad Johannes Kepler de Linz y primer autor del artículo.

Además de ser útil para detectar personas, esta técnica puede ser útil para rastrear otros objetivos, como vehículos o animales. «Esto podría afectar muchos dominios de aplicaciones, como búsqueda y rescate, vigilancia, control de fronteras y observación de vida silvestre», dijo Nathan.

En este momento, la detección de anomalías de color se limita a los colores objetivo detectables. De cara a futuras investigaciones, el equipo podría explorar una combinación de canales de color, térmicos y de tiempo (o movimiento) para la detección de anomalías. «Además, se deben explorar las implicaciones de las estrategias de muestreo secuencial paralelo y otros dispositivos de muestreo, como enjambres de drones reconfigurables en lugar de conjuntos de cámaras con un patrón de muestreo fijo», dijo Nathan.

Proporcionado por Journal of Remote Sensing