Improving the global localization of UAVs on Satallite images using a new binary image descriptor based on vegetation indices

Abstract

We present a new binary descriptor for multispectral images, applied to global localization and tracking of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) over visible spectra colored satellite images from high vegetation areas. We propose a new measurement model based on a new version of the BRIEF descriptor and apply it in a Monte Carlo Localization system that estimates the UAV pose in 4 degrees of freedom. The method was validated using real flights, performed in two places with medium to a high amount of vegetation, and has achieved good results using high-resolution satellite images from different years.

Apresentamos um novo descritor binário para imagens multiespectrais, aplicado à localização global e rastreamento de um Veículo Aéreo Não Tripulado (UAV) sobre imagens de satélite coloridas de espectro visível de áreas de vegetação alta. Propomos um novo modelo de medição baseado em uma nova versão do descritor binário BRIEF e o aplicamos em um sistema de localização de Monte Carlo que estima a pose do UAV em 4 graus de liberdade. O método foi validado em voos reais, realizados em dois locais com vegetação média a alta, onde obteve bons resultados com imagens de satélite de alta resolução de anos diferentes.