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时间：2019年1月09日 14:05
摘要：近年来小型无人机(UAV)被广泛用于空中摄影，无人机可以在低海拔飞行并从地面远程控制。近红外(NIR)摄影图像与传统彩色摄影不同，可以利用 EM 光谱摄像揭示历史痕迹。本文介绍了国外利用固定在无人机上的近红外相机来探测秘密墓穴的情况。无人机作为空中摄影平台具有实时性，近红外摄影作为一种从周围环境中识别坟墓的技术具有很大的优势。
关键词：近红外；航空摄影；无人机；秘密的坟墓 小型无人机(UAV)的出现增加了使用低成本、近距离航空摄影和遥感的可能性。最初用于军事目的带有相机的小型无人机，因为具有捕捉高分辨率数字图像的能力在民用娱乐和商业用途中得到广泛使用，可以从地面远程控制摄影。因此，可以获取航空图像的无人机和遥感平台越来越多地被用于考古学等各个领域，并被环保机构用在探测和测量环境特征和异常时收集有关地表信息。然而，在某些领域，无人机尚未得到充分利用，例如在刑侦领域。国外最近的研究表明，无人机摄影作为记录室外犯罪现场和表面证据的专业调查设备是很方便的[1]。另一方面，识别异常不明显的土壤变化是无人机应用领域的新课题。 行凶者秘密埋葬死者的遗体是刑侦领域研究的重要环节，如果无法找到尸体，侦查工作受阻，遗体无法归还受害者家属。一些定义秘密坟墓的视觉特征通常具有堆料/凹陷面积为 1 米乘 2米的迹象;具有异常植被破坏，并可能使用某些材料进行覆盖[2]。
因此，使用一系列不同学科的技术，包括地球物理方法、航空摄影技术等作为定位这些隐藏埋葬物的第一步，以便组织救援小组进行挖掘和鉴定人类遗骸。
国外早期探讨利用航空摄影作为划定墓地的有效方法是查明与挖掘边界有关的异常植生长和土壤变化。Kalacska 和 Bell、Kalacska 等人的研究通过识别坟墓和非坟墓区域之间的原位光谱差异，探讨利用高光谱成像技术探测单个和集体坟墓的问题[3]。
这些研究表明，卫星利用来自电磁(EM)高光谱成像可以是一种有效的、非侵入性的工具，用于探测秘密坟墓。在发现秘密坟墓方面，例如探地雷达、磁强计和电阻率这些有用的方法被认为是相对无损的，然而，通常使用这些方法的前提是坟墓的准确位置，还需要有业务专家在场，这可能会破坏某些看不见的表面证据，偶尔还会使工作人员面临高风险。另一方面，使用无人机和数码相机的航空摄影具有非侵入性和非破坏性优势。
用于航空摄影的常规相机主要设计用于捕获波长
（400-750nm）区域中的图像。然而，数码相机传感器（通常是互补金属氧化物半导体或电荷耦合器件）具有由硅（Si）制成并且对近红外（NIR）光（750-1100nm）具有高灵敏度的优点，因此可以从可见光和近红外光谱（450-1100nm）获取的近红外图像。红外波和可见波只是整个 EM 光谱的很小一部分。近红外成像通常与热成像容易混淆，热成像是在大约 8000-12000nm（8-12μm）之间的较长红外波长下工作[4]。利用物体辐射的红外光成像的，近红外摄影是利用物体接收太阳光的反射成像的，而不是记录物体温度。捕获反射辐射可以获得人眼看不见的图像。传统的相机制造商通常应用滤光片（热镜）来吸收和/或反射通过镜头的这些波，使可见光到达传感器，这也是为什么我们在传统摄影中看到彩色图像。因此，为了获得 NIR 图像，通常是移除这些 NIR 滤波片，允许可见和 NIR 光谱的光到达传感器。 植物的光合作用是决定红外区域反射率的主要因素。在近红外波段内，来自正常植被的强烈反射显得非常明亮，而被破坏的植被则因较低的近红外反射率变暗，在此波段出现破坏和非破坏植被之间的对比。另一方面，土壤的光谱特性在反射近红外光时有很大的区别。土壤反射率很难确定，因为土壤化学性质和物理性质的对比，如有机质、颜色、植被覆盖、空气和水有很大的差异。高水分的土壤通常不会反射近红外光，因为它很大程度上吸收了入射的近红外光谱，从而解释了为什么近红外图像中在水中几乎没有反射，图像看起来很暗。这在区分地下坟墓和非坟墓区的破坏土壤时是有用的，因为重新堆放的土壤或垃圾更容易发生水分渗透。研究还显示，由于遗骸埋藏的深度和排水的变化，遗骸埋藏地对覆盖填土的物理和化学特征有相当大的影响。正常植被、干植被、土壤的可见光(0.45-0.75 米)反射率和近红外辐射(0.75 至 1.1 米)的反射率是不同的。因此，在正常的绿色植被、受破坏的植被和土壤中，利用 NIR 反射率的差异来寻找被破坏土壤从而确定地下坟墓。
参考文献：
[1]A.Jensen,Seasonal changes in near infrared reflectance ratio and sanding crop biomassin a salt marsh community dominated by halimioneportulacoides (L.) aellen A, NewPhytol. 86(1980)57–67. doi:10.1111/j. 1469-8137.1980.tb00779.x.
[2]R. Clark, Spectroscopy of rocks and minerals, and principles of spectroscopy, in: Remote Sens. Earth Sci. Man. Remote Sens., 1999: pp. 3–58.
https://speclab.cr.usgs.gov/PAPERS.refl-mrs/(accessed April 16, 2018).
[3]D.B. Lobell, G.P. Asner, Moisture effects on soil reflectance, Soil Sci. Soc. Am. J. 66(2002) 722. doi:10.2136/sssaj2002.7220.
[4]G.P. Asner, Biophysical and Biochemical Sources of Variability in Canopy Reflectance,Remote Sens. Environ.64(1998)234–253.doi:10.1016/S0034-4257(98) 00014-5.
作者简介：陈刚，男，陕西汉中人，1995 年 3 月出生，西京学院控制工程研究生，主要从事无人机应用研究。
