0引 ?言

隨著無人機系統(tǒng)安全性、智能化、續(xù)航以及載荷能力等方面的不斷完善和提升，其在警務工作中的應用越來越廣泛，特別是在現(xiàn)場勘查、維穩(wěn)安保、應急處突、道路交通管理等工作中已經(jīng)發(fā)揮了積極的作用。無人機攝影為解決野外、火災、爆炸等特殊現(xiàn)場的方位照相、概貌照相提供了新的手段，通過搭載紅外熱成像、三維數(shù)據(jù)采集等模塊進行非可見光成像檢驗和現(xiàn)場三維重建的研究也日趨成熟。本文通過實驗研究是用無人機載高光譜成像系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)和識別室外瀝青道路表面血液痕跡的可行性和準確性，為無人機在現(xiàn)場勘查中的應用提供新的方法和思路。

1材料與方法

1.1?樣本制作

將人體血液、紅色水性金屬漆和醬油滴撒于瀝青混凝土鋪面道路表面，分別形成面積不同的樣本痕跡（如圖1），樣本的種類和斑跡尺寸見表1.其中，人體血液斑跡12塊，尺寸最大為20x50cm，最小為2x2cm；紅色油漆斑跡4塊，尺寸最大為20x50cm，最小為10x20cm；醬油斑跡3塊，尺寸最大為30x30cm，最小為10x15cm。樣本制作完畢后，在自然條件下放置6h左右。

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圖1?實驗現(xiàn)場樣本分布圖

表1?各實驗樣本尺寸

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1.2?數(shù)據(jù)分析方法

使用軟件對采集到的原始光譜影像數(shù)據(jù)進行輻射亮度校正和反射率計算，計算公式如下：

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式中，Reflectanceobject為消除大氣、水汽等因素影響后其他目標的反射率，Radianceobject為其他目標的輻射亮度，Radiancereference為灰板區(qū)域平均的輻射亮度，Reflectancereference為經(jīng)過國家計量認證定標的反射率。

使用光譜角制圖（SAM）算法對數(shù)據(jù)進行分析處理。SAM是基于計算N維光譜向量夾角的一種光譜分類算法，將每個像素點上的光譜曲線按照光譜波段數(shù)N定義為N維向量，通過計算目標像素的光譜向量與參考光譜向量在向量空間夾角的大小，來確定二者類別的相似性。此算法需要基于反射率數(shù)據(jù)，對光照條件和反照率效應不敏感，但需要提供參考光譜作為訓練樣本，通過設置最大夾角的閾值可調節(jié)分類的嚴苛程度，公式為：

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α為兩個光譜向量之間的夾角，即光譜角。α的取值范圍在0~90°，其值越小，代表測試光譜向量與參考光譜向量的相似性越高，光譜角的大小只和光譜矢量方向有關，與其輻射亮度無關。

2結果
使用ENVI?5.1軟件中感興趣區(qū)域（region?of?interest，ROI）功能的矢量選擇工具，分別對人體血液、紅色油漆、醬油和灰板區(qū)域進行取樣，不同樣本平均光譜曲線如圖3所示。
人體血液、油漆、醬油的反射率光譜差異主要體現(xiàn)在600~800nm波段范圍，其中尤其在紅光范圍內的反射率顯著高于另外兩種樣本，但是在近紅外范圍內與醬油較為一致；血液在可見光范圍內與醬油差異不大，但是在近紅外范圍內的反射率明顯高于另外兩個樣本。在光譜角制圖計算過程中，選擇單值模式，閾值角度的最大值設為0.1弧度，分類結果如圖4所示，能夠識別人體血液痕跡最小面積為4x4cm

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圖2?不用樣本平均光譜曲線圖

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圖3分類后效果圖

（紅色區(qū)域為人體血液，綠色區(qū)域為醬油，藍色區(qū)域為油漆）

3討論
無人機飛行高度是光譜影像數(shù)據(jù)采集過程中的重要技術參數(shù)。為了提高痕跡物證的發(fā)現(xiàn)率，降低飛行高度是最直接和簡單的方法，然而，在現(xiàn)場使用無人機時，應盡量避免旋翼產(chǎn)生的氣流擾動地面物體，以防破壞痕跡物證原始狀態(tài)甚至造成微量物證丟失，同時，現(xiàn)場周圍的建筑物、空中障礙物等都可能對飛行高度的設定產(chǎn)生影響。本文實驗中，飛行高度設定為?30?m，相應的光譜相機空間分辨率為?13mm。實驗結果表明，本文中飛行高度的設定滿足發(fā)現(xiàn)和識別實驗樣本的需要，在以后的實際應用和研究工作中，飛行高度尚有降低的空間，以提高無人機載高光譜成像系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)和識別人體血液等痕跡物證的能力。

光譜成像系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析處理算法是光譜成像技術區(qū)別于其他刑事影像技術的特點和優(yōu)勢，其輸出的檢驗結果也是評價識別能力最直觀的依據(jù)。為丁消除光照強度．大氣．水汽等因素對高光譜影像數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響，本實驗中，在拍攝區(qū)域放置了經(jīng)國家計量院標定過的灰板，用以進行光譜輻射校準。本文中使用了SAM算法對光譜影像數(shù)據(jù)進行分析處理，結果表明此算法在光譜一致性、分類準確度等方面具有較好的表現(xiàn)。下一步將繼續(xù)使用更多的光譜影像數(shù)據(jù)算法對實驗數(shù)據(jù)進行分析和處理，通過比較輸出結果，選擇滿足現(xiàn)場勘查工作需要的算法，開發(fā)專用軟件系統(tǒng)，提供給基層實戰(zhàn)單位。

本次實驗中，由光譜成像系統(tǒng)視場角(16°)、飛行高度（30m），計算可得掃描拍攝幅寬約為?8m，飛行速度13m/s?條件下，采集地面光譜影像數(shù)據(jù)的效率為?10.4m，搭載高光譜成像系統(tǒng)的無人機，去除無人機轉向時間和不同掃描條帶之間?30%重疊率等影響因素后，無人機單次起降可獲取12?000掃描區(qū)域的光譜影像數(shù)據(jù)。通過安裝在移動終端的光譜影像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，可以現(xiàn)場實時分析所采集到的數(shù)據(jù)，達到秒級響應速度。由此推算，實際辦案中使用無人機載高光譜成像技術，可以在?30?min?內準確獲得不少于10?000?m?犯罪現(xiàn)場血液痕跡分布狀態(tài)的檢驗結果，能夠有效提高現(xiàn)場勘查效率。

本次實驗結果表明無人機載高光譜成像技術在現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)血跡等痕跡物證方面具有很高的應用價值和研究潛力。本文的研究還存在很多不足之處,比如，血液濃度或血斑厚度等因素對檢驗結果的影響，還需要設計進一步實驗研究上述問題。另外，如何快速準確地區(qū)分人體血液斑跡與動物血液斑跡是刑事技術領域的熱點研究方向，已經(jīng)在實驗室開展了應用光譜成像技術檢驗區(qū)分人體血液斑跡與雞血、蛇血、魚血等動物血液斑跡的初步研究，正在解決光譜特征篩選、分析算法開發(fā)和檢驗能力驗證等方面問題，嘗試為實際案件提供一種新的檢驗方法。

同時也對裸露的土壤表面的血液痕跡進行了初步試驗研究。結果表明，本文提出的方法能夠發(fā)現(xiàn)土壤表面血液痕跡，下一步將針對土壤成分、硬度、干濕度、環(huán)境條件等可能影響檢驗結果的因素進行系統(tǒng)實驗。另外如何發(fā)揮無人機載高光譜成像技術在林區(qū)、草地、農(nóng)田等多種自然環(huán)境下現(xiàn)場勘查的應用能力，也是繼續(xù)研究的方向。

4結論
本文研究了使用無人機搭載全息反射光柵型高光譜成像系統(tǒng)采集室外瀝青混凝土鋪面道路表面血液等痕跡光譜影像數(shù)據(jù)的方法，使用光譜角制圖算法分析光譜影像數(shù)據(jù)，發(fā)揮了光譜成祥無損、實時、高靈敏度的優(yōu)勢以及無人機快速、靈活、機動的特點。實驗結果證明了無人機載高光譜成像系統(tǒng)在室外現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)和識別血液等痕跡物證方面具有較大的應用潛力，拓展了無人機和光譜成像技術在現(xiàn)場勘查中的應用范圍。