An open underwater hyperspectral imaging framework and dataset for scientific research
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Date
2023
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Abstract
Las Imágenes Hiperespectrales Submarinas son un campo emergente, respaldado por la aparición de nuevas cámaras hiperespectrales de bajo costo y código abierto. Su relevancia reside en el potencial para mejorar nuestra comprensión de ecosistemas marinos mediante más de cien imágenes de corta longitud de onda por experimento. Sin embargo, la escasez de datos públicos y una respectiva estructura de manejo de datos presenta un desafío único. Este estudio presenta un nuevo conjunto de datos de 153 experimentos: 55 en aire y 98 submarinos, que capturan imágenes (RGB, estéreo e hiperespectrales) y datos de espectrómetro de objetivos de calibración, así como también de especímenes marinos vivos e inertes. Adicionalmente, examina el rendimiento de una cámara hiperespectral de bajo costo con respecto a sensores calibrados, ensamblados en una configuración conjunta dentro de una botella diseñada e integrada para realizar mapeos submarinos. Esta investigación se enfoca en la colección y análisis del conjunto de datos obtenidos, incluyendo toda la estructura de manejo, visualización y extracción de datos recogidos de la experimentación en laboratorio. Se presentan y discuten distorsiones en la cámara hiperespectral: su rendimiento muestra ligeras discrepancias en mediciones de intensidades espectrales en comparación con un espectrómetro, y distorsiones geométricas en relación con cámaras RGB. Este trabajo allana el camino para refinar las metodologías de estudio y futura integración de algoritmos de clasificación, que pueden potencialmente ser usados en el mapeo de ambientes submarinos. En esencia, subraya la capacidad que presentan las cámaras hiperespectrales de bajo costo como herramientas útiles para entender ecosistemas submarinos complejos, ofreciendo mayor cantidad de datos con respecto a sensores tradicionales, aumentando los conocimientos existentes y estableciendo las bases para futuras investigaciones.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2023
Keywords
Imágenes Hiperespectrales Submarinas, Espectroscopía, Set de datos público, Mapeo submarino, Robótica submarina, Fusión de sensores