View Project

Norwegian AI Directory

Real-Time Remote Hyperspectral Imaging on Aerial Vehicles and Small Satellites (ARIEL)


Description:

Fjernmålingssatellitter og luftfartøyer er i dag uunnværlige verktøy for jordovervåking og for å skaffe kunnskap som kan hjelpe til å forstå jordsystemprosesser og økosystemer. Spesielt er småsatellitteknologien preget av lave utviklingskostnader, energieffektiv elektronikk, og rimelige oppskytingsmuligheter. En lignende trend har blitt observert i utviklingen av ubemannede fly (UAV) system på grunn av rask industrivekst og miniatyrisering av kamerasystemer og sensorer. Disse trendene har gjort det mulig for robotagenter å bli utstyrt med avanserte instrumenter som multispektrale og hyperspektrale avbildningssystemer. Å bruke hyperspektral bildebehandling ombord i en satellitt eller UAV er imidlertid utfordrende på grunn av stort informasjonsinnhold, begrenset tid til prosessering, energi og kapasitet for datanedlasting. Prosjektets overordnede mål er å gi forbedret intelligens og autonomi til luftfartøyer og små satellitter i jordovervåkingsapplikasjoner ved bruk av teknologier som kunstig intelligens, innvevde systemer og optimalisert høyytelse prosessering. ARIEL vil bidra til rask automatisk beslutningstaking ved å fremme prosessering ombord på små satellitter for vedvarende jordobservasjon. De forventede resultatene vil bidra til bærekraftig utvikling og til å møte mål i internasjonale konvensjoner. I dette prosjektet skal NTNU samarbeide med industriaktører slik at forskningen er drevet av næringens behov. Forskning på implementering av algoritmer for skogovervåking vil bli utført sammen med S[&]T, mens algoritmer for skipsdeteksjon vil bli utforsket sammen med VAKE. ARIEL vil bli støttet av Xilinx for å bygge løsninger som vil sikre at prosesseringen oppfyller sanntidskrav, mens Inventas vil hjelpe til med utviklingen av et verifikasjonsrammeverk. Prosjektet vil i stor grad bruke hyperspektrale data levert av HYPSO-1 CubeSat bygget ved NTNU og skutt opp i bane i januar 2022.


Project leader: Milica Orlandic

Started: 2022

Ends: 2026

Category: Universiteter

Sector: UoH-sektor

Budget: 11131998

Institution: NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET NTNU

Address: NA