Hyperspektral avbildning - statusrapport 2015

Flygburna och satellitbaserade hyperspektrala system för militära tillämpningar har funnits under lång tid. Grundläggande användningsområden är måldetektion och identifiering av militära fordon, kamouflage och tillverkade material samt materialklassad terräng- och marinkartering. På grund av framgångar inom dessa områden har det varit en fortsatt stark utveckling av systemen i ett antal länder, både i Nordamerika, Europa och Asien. Nya mer kompakta och billigare sensortekniker gör att hyperspektral avbildning blir en allt mer realiserbar förmåga även för mindre plattformar så som små UAV:er och i handburna marktillämpningar. Avancerade Spaningssensorer är ett treårigt FoT-projekt (2015-2017). Årets projektverksamhet har varit inriktad på fortsatt sensorutveckling samt mjukvaru- och algoritminventering inom signalbehandling av hyperspektrala bilddata. Sensorutvecklingsarbetet sker på två fronter med två olika sensorer i olika våglängdsband. En hyperspektral sensor i långvågiga IR-området har tagits fram, med fokus 2015 på spektrala och radiometriska kalibreringsfrågor. Ett nystartat utvecklingsprojekt har också påbörjats kring en hyperspektral sensor i det visuella och nära infraröda våglängdsområdet, där en konsumentkamera modifierats med ett specialfilter. Hög spatial upplösning, kombinerad med kompakthet och låg vikt, gör denna sensor unik i jämförelse med de allra flesta tillgängliga sensorer på marknaden. Inom området signal- och bildbehandling av hyperspektrala data har en inventering genomförts vad gäller några tillgängliga mjukvaror och algoritmer. Den FOI-utvecklade verktygslådan HSI-toolbox, främst avsedd för egna forskningsändamål, har uppdaterats både vad gäller kod för olika algoritmer samt användarmanual. En övergripande värdering har också genomförts av den öppna mjukvaran Opticks och den mer kommersiella SOCET GXP® som idag används av Försvarsmaktens bildtolkare. Genomgången har visat en realiserbarhet kring tillägg av hyperspektral funktionalitet i båda dessa mjukvaror. Under kommande två år kommer projektet att fortsätta sensorutvecklingsarbetet med syfte att kunna demonstrera hyperspektral avbildningsteknik i relevanta operativa scenarier. Studier kommer också att startas upp kring maskininlärning via Deep Learning, i syfte att värdera teknikens potential vid hyperspektral bildanalys.