In den letzten Jahren hat sich der Einsatz von Remotely Piloted Aerial Systems (RPAS) zur Geodatenerfassung immer mehr verbreitet. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf dem Einsatz von herkömmlichen Kameras mit drei Kanälen (Rot, Grün, Blau (RGB)). Mit dieser Kombination werden 3D-Daten und Orthophotomosaike erzeugt. Ein weiteres, jedoch kleineres Augenmerk liegt auf der Entwicklung von Sensoren mit mehr als drei Kanälen für Fragestellungen der Fernerkundung. Auffallend ist dabei, dass die Hersteller viel Arbeit in die radiometrische Qualität und die spektrale Auflösung der Sensoren stecken, deren geometrische Qualität ganz im Gegensatz zur herkömmlichen RGB-Kamera aber vernachlässigen. Die vorliegende Arbeit verfolgt einen anderen Ansatz: Ein bestehendes System wird unter der Berücksichtigung eines begrenzten Budgets (low-cost) und dem Erhalt der hohen geometrischen Abbildungsqualität um einen vierten Kanal im nahen Infrarot ergänzt. Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich überall dort, wo gleichzeitig das Vorhandensein oder der Zustand von Vegetation und die Geometrie mit RPAS erfasst werden soll. Sigma Kameras mit Foveon® Sensoren sind bereits für ihre hohe Abbildungsqualität bekannt. Durch den Ausbau des Infrarot-Sperrfilters kann diese Kamera, ebenso wie fast alle Sensoren auf Silizium-Basis, für die Erfassung des Near Infrared (NIR) modifiziert werden. Mit der Kombination einer RGB- und einer NIR-Kamera zu einem Sensorkopf und einer selbst entwickelten Datenverarbeitung können Vierkanalbilddaten erzeugt werden, die die hohe Abbildungsqualität der Sigma Kamera und gleichzeitig die Zusatzinformation im NIR besitzen. Die Weiterverarbeitung in einer modernen Photogrammetriesoftware mit einem Structure from Motion (SFM)-Ansatz verspricht ein effizientes und praxisgerechtes Arbeiten. Der entwickelte Sensorkopf wird in zwei Einsatzszenarien zur Anwendung gebracht. In der Luftbildarchäologie kann der Zeitraum der Erfassung von Bodendenkmälern mit RPAS durch diesen Sensorkopf erheblich erweitert werden. Das Bodendenkmal ist sowohl im hochaufgelösten Oberflächenmodell als auch im NIR deutlicher zu erkennen als in einer herkömmlichen RGB-Aufnahme. Bei der Filterung eines Oberflächenmodells zu einem Geländemodell konnte gezeigt werden, dass die Verwendung des NIR den herkömmlichen Einsatz von neigungsbasierten Filtern sinnvoll ergänzt und zu besseren Ergebnissen führt. Durch den Rückgriff auf gebrauchte Sigma Kompaktkameras und weit verbreitete Software mit SFM-Algorithmen konnte der low-cost Ansatz voll erfüllt werden. Die radiometrische Qualität wurde untersucht und es wurde festgestellt, dass diese nicht an den Stand der Technik von speziellen und teuren Algorithmen und Sensoren heranreicht. Für die gezeigten Anwendungen ist sie jedoch als ausreichend zu bewerten.

Approved for public release; distribution in unlimited. / Traditionally, digital imaging systems rely on the use of dedicated photodetectors to capture specific wavelengths in the visible spectrum. These photodetectors, which are commonly made of silicon, are arranged as arrays to capture the red, green and blue wavelengths. The signal captured by the individual photodetectors must then be interpolated and integrated to obtain the closest color match and the finest possible resolution with reference to the actual object. The use of spatially separated detectors to sense primary colors reduces the resolution by a factor of three compared to black and white imaging. The FOVEON detector technology greatly improves the color and resolution of the image through its vertically arranged, triple well photodetector. This is achieved by exploiting the variation of absorption coefficient of silicon with wavelength in the visible spectrum. Hence, in a silicon detector, the shorter wavelength (e.g. blue) would be mainly absorbed at a shallow depth. A longer wavelength (e.g. red) would penetrate the material deeper than the shorter wavelengths and be primarily absorbed at a greater depth. By producing a layered silicon detector, all three primary colour wavelengths of red, green and blue can be captured simultaneously. This thesis aims to study the FOVEON camera's ability to image light from the near Infrared (NIR) to the Ultra-Violet (UV) range of the electromagnetic spectrum. The imaged obtained using a set of bandpass filters show that the camera has response both in the UV as well as NIR regions. / Major, Singapore Armed Forces

The thesis composes conventional and modern methods for digital scene capturing. The target of the thesis is a comparison of CMOS with Bayer mask and Foveon X3 Merrill sensors followed by a design of algorithms for image fusion which can combine advantages of the both sensor types. The thesis starts with an introduction and a description of methods and processes leading to scene capturing. The next part deals with capturing a gallery of test images and with a comparison of both sensors based on the gallery images. Further there are algorithms designed for image fusion which can combine advantages of the selected sensors. The last part of the thesis is devoted to an evaluation of results and of the used algorithms.