I N S E N S

1. I N S E N S Simulación visual del espectro infrarojo térmico (Simulación de sensores) Julio César Alonso Blanco jcalonso@indra.es Indra Sensor Simulation Group

2. Los humanos tenemos muchas limitaciones en la visión La luz es una de las formas para transportar energía que la naturaleza ha seleccionado y se caracteriza por una longitud de onda y una amplitud (básicamente)

3. Librería de simulación de sensoresSensores Pasivos Los sensores son dispositivos que permiten ampliar el espectro, capacidades y alcance de la visión y se amparan en determinados comportamientos de la materia cuando interactua con la radiación EM o en su propia emisión • Thermal Camera • 8 – 14 µm. Librería de simulación de sensores • Low Level TV (LLTV) • 450 - 750 nm. • Night vision goggles (NVG) • 500 – 900 nm. 2

4. Librería de simulación de sensoresSensores activos • RADAR • microwaves Librería de simulación de sensores • Wheather radar • Microwaves • Active Night vision goggles (NVG) • 500 – 900 nm. 3

5. Modelo de simulación de sensoresAspectos generales • Sistemas Fotosensibles • Aprovechan un comportamiento físico emisivo, reflectivo o ambos • RANGO DINAMICO • Variación de la curva de sensibilidad del sensor • Como el brillo y contraste de la televisión pero trasladado a otras bandas • Su propio ojo • Sistemas Opticos • RANGO OPTICO • Profundidad de campo (DOF) y apertura angular • Averraciones de la lente • Sistemas orientados a la detección, orientación, reconocimiento e identificación (DORI) • TRACKING • Reconocimiento de formas • Comparacion de imágenes en tiempo real

6. Modelo de simulación de sensoresModelo general Transporte y extinción Excitación / emisión Detección / post-procesado Fuentes

7. Librería de simulación de sensoresSensores Pasivos • Thermal Camera • 8 – 14 µm. • Modelo de calentamiento de materiales • Efectos atmosféricos (viento humedad) • Modelo de atenuación atmosférica • Modelo de interacción con el sensor Librería de simulación de sensores • Low Level TV (LLTV) • 450 - 750 nm. Efectos ópticos Autoganacia • Night vision goggles (NVG) • 500 – 900 nm. Esquema general de simulación de sensores Postprocesos de imagen Librería fisico matemática Tratamiento de materiales (MatML) Factores de amplificación y curvas de respuesta Reflectividad y albedo de materiales Postpocesos de ruido 6

8. Librería de simulación de sensoresSensores activos • RADAR • microwaves • Modelo de emisión y dinámica de la antena • Modelo de convolución con el terreno • Recepción y Postprocesado de la imagen Librería de simulación de sensores • Wheather radar • Microwaves Modelo de evolución meteorológica Interpretación software de la imagen • Active Night vision goggles (NVG) • 500 – 900 nm. Esquema general de simulación de sensores Postprocesos de imagen Librería fisico matemática Tratamiento de materiales (MatML) Factores de amplificación y curvas de respuesta Reflectividad y albedo de materiales Postpocesos de ruido Control de alcance de la fuente 7

9. Simulación de sensores • INVIS Librería físico-matemática • Emisiones del cuerpo negro • Modelo meteorológico y atmosferico simple • Ciclos diurnos para los materiales • Extinción • Convolución con la curva de sensibilidad del sensor • Técnicas de renderizado avanzado • Advanced shading • Multiples framebuffers • Vertex proccesing • Herramientas para integración de materiales y fuentes en modelos • Photoshop plugging • IRTextureEditor

10. Cámara térmica Breve introducción teórica Radiación del cuerpo negro La cámara térmica trabaja en el rango de los 300 K A estas temperatura el flujo de energía emitida es cinco ordenes de magnitud menor que la del Sol

11. Diurnal Cycle for each material Location Date / Time Surface Temperature for each material map in texture Cámara térmica Modelo aproximado para el calentamiento Material Data Base MathML IR Simulation world & Models Data Base Each Material: Physic Constants Material Maps in textures or vertex Sun contribution Atmospheric Conditions (for heating) : Humidity Atmosphere radiation Particular pixel properties Air Density Ambient temperature Clouds State and precipitation CALCULADO ALMACENADO

12. Absorbency variations • As lower (red) Absorbency factor is, Effective temperature decreasing • Emissivity variations • As lower (red) emissivity is, Effective temperature decreasing • All together variations • Crossover • The more hot at day, the more cold at night • Thermal Inertia variations • As lower (red) thermal inertia is, Effective temperature decreasing Cámara térmica - INVIS Physical library basedTemperatura de superficie y propiedades de ciclo diurno Heat variation diferential Eq: dT = F(T, t)·dt

13. Surface temperature for each material map in texture Atmospheric Conditions (for correct wave) : Humidity Air Density Cámara térmica Modelo para el transporte de información Black (Gray) Body. Emissivity. Material Data Base Each Material: Emissivity Wavelength intensity distribution

14. Wavelength Color Palette: Wavelength – Colour index Wave ranges Auto Gain Control Thermal IR Device Dynamic Range IR Image with no device visual corrections Cámara térmica Modelo de interacción con el sensor térmico

15. Value of Anticipation 14