eof传感器 论文推荐|卢万杰,徐青,蓝朝桢,等:遥感卫星区域覆盖实时分析与可视化
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本文内容来源于《测绘学报》2020年第10期,审图号GS(2020)5551号。
遥感卫星区域覆盖实时分析与可视化
卢万杰, 徐青, 蓝朝桢, 吕亮, 周杨
信息工程大学地理空间信息学院, 河南 郑州 450052
基金项目: 国家自然科学基金(41701463)
摘要 :空间对地观测需求的增长和任务的多样性导致卫星区域覆盖分析变得越来越复杂。当前的遥感卫星区域覆盖算法与应用无法提供实时响应和应对高并发请求的在线服务,并且分析结果不能做到实时可视化,增加了数据的认知难度。针对于此,本文结合流式处理技术,提出一种高效的遥感卫星区域覆盖实时分析方法与可视化服务。首先,采用一种多模式判断策略,实现遥感卫星区域覆盖相关参数的高效计算;然后,对持续流入的数据进行实时分块,实现数据实时处理;最后,结合流式处理技术,提供实时响应和可视化的在线服务。利用多星多地面区域数据进行试验验证,结果表明,本文方法在保证传感器任意指向下遥感卫星区域覆盖参数计算精度的同时,效率得到较大提升,并且能够及时高效地通过数据流的方式,实现分析结果的实时可视化。
关键词 :区域覆盖 数据流 实时计算 可视化
引文格式:卢万杰, 徐青, 蓝朝桢, 等. 遥感卫星区域覆盖实时分析与可视化[J]. 测绘学报,2020,49(10):1321-1330. DOI: 10.11947/j.AGCS.2020.20190289.
阅读全文: http://xb.sinomaps.com/article/2020/1001-1595/20201009.htm
全文概述
遥感卫星区域覆盖分析能力作为衡量遥感卫星应用效能的重要指标,对任务规划、星座设计、观测数据获取、侦察与反侦察等任务都具有重要意义[1-3]。遥感卫星区域覆盖分析的主要任务是计算给定时间范围内卫星对地面区域的覆盖率、覆盖次数、总覆盖时间、平均覆盖时间、最大覆盖间隔和平均覆盖间隔等区域覆盖参数,常用方法主要有解析法、网格点法和几何运算法。解析法[4]基于卫星和地球的几何关系获取计算覆盖面积的解析公式,其主要针对单颗卫星覆盖区域被地面区域包含的情况,无法有效解决多卫星多地面目标区域的问题。网格点法[5-6]根据卫星覆盖的网格数计算覆盖率等各项参数,仿真软件STK[6]使用该方法计算卫星覆盖率。该方法的计算效率和精度受网格大小影响较大。几何运算方法[7-9]通过卫星覆盖区域与地面区域之间的并运算获取覆盖多边形,并得到相关参数。该方法精度较高,但仅适用于瞬时覆盖分析,只能获取总覆盖率,无法获取覆盖次数等参数,且效率较低。文献[10]提出基于多边形布尔运算的卫星区域覆盖分析法,能够有效计算覆盖分析参数,但未考虑卫星或传感器姿态变化,且无法给出卫星区域覆盖的准确时间范围。21世纪地理空间科学与应用要求能够提供实时应对高并发请求的在线服务[11]和基于星载的实时计算服务[12-13],但在面对多星多地面区域的覆盖分析时,所述算法或者计算量大,或者效率较低,或者无法给出全面的卫星区域覆盖分析结果,尤其当遥感卫星发生机动后,无法及时获取卫星变轨事件对后续地面覆盖的影响。现阶段已经开始从基于地面的数据处理转移到基于星载计算机的数据处理,但是由于星载计算机平台的体积、功耗等受到了严格的限制,处理能力有限,更加凸显了面临的处理效率问题。同时,上述算法存在分析结果表达效果不理想、无法有效降低数据认知难度等问题。STK等商业应用软件虽然能够提供相关的分析功能,但是无法提供即时有效地在线服务。同时,由于商业软件的版权与价格因素,导致其使用代价较大。
针对以上问题,为保证计算的效率与精度,并降低对结果的认知难度,本文提出一种遥感卫星区域覆盖实时分析方法与可视化服务。首先,提出一种多模式判断策略,将扩充外接矩形(extended bounding rectangle,EBR)、卫星覆盖区域和卫星瞬时覆盖最大跨度直线[10]3种判断策略组合为多模式判断策略,精确获取传感器任意指向下的遥感卫星区域覆盖详细参数;然后,按照卫星数量和时间范围实时分割不断产生的计算任务,构建基于时间序列的数据实时处理方案;最后,计算结果以数据流的方式通过虚拟三维地球进行实时可视化,为分析和评估遥感卫星应用效能提供一种高效的计算与可视化方式的同时,也为后续相关的数据分析需求提供可借鉴的高性能实时处理与可视化方案。
1 基于多判断策略的参数快速获取方法
1.1 算法原理
遥感卫星区域覆盖参数计算较为复杂,是影响计算效率的主要原因之一[14-15]。卫星运行的一个周期内,卫星覆盖区域仅存在有限时间与地面区域相交或包含,而避免其余时间段卫星覆盖区域的计算,能够较好地提高效率。
平面坐标系中的空间关系易于判断,因此本文约定参与空间关系判断的点、线和面均转换到平面坐标系下,并且不考虑高程因素的影响。同时,遥感卫星存在多种成像方式,本文以矩形锥体成像模型为例,其他成像方式可借鉴此方法。如图 1所示,区域A为卫星覆盖区域,点P为传感器中心线与地球椭球的交点,虚线为点P运动轨迹,点M和点N为点P运动轨迹两侧距离虚线最远的两点,MN即为卫星瞬时覆盖最大跨度直线,区域B为地面区域,区域C为地面区域最小外接矩形(minimum bounding rectangle,MBR),区域D为地面区域的MBR向4个方向扩充一定角度形成的EBR。
本文算法原理为:计算区域A在地球椭球上对应的最大圆心角αmax,αmax在卫星运行的整个周期内仅需计算一次。使用αmax对地面区域的MBR在4个方向上进行扩充,即可得到地面区域的EBR,即区域D。图 1(a)和(b)中,当区域D不包含点P时,区域A和区域B相离,进行下一时刻计算;否则,计算区域A,并判断与区域B的空间关系。图 1(c)中,当区域A与区域B包含或相交时,计算直线MN。图 1(d)中,若直线MN与区域B相交,区域A与区域B必定包含或相交,因此无需计算区域A,此时记录直线MN端点坐标,用于后续参数计算。图 1(e)中,当直线MN与区域B相离,重新开始计算区域A,并判断区域A与区域B是否包含或相交。图 1(f)中,当区域A与区域B相离时,重新开始计算点P,并判断区域D是否包含点P。
图 1 算法原理Fig. 1 Algorithm principle
图选项
1.2 算法执行流程
基于算法原理,本文通过不同情况下执行不同的判断策略来实现算法的流程。如图 2所示,编号①、②和③为种判断策略,通过控制各个步骤的执行与否来实现对3种判断策略的选择执行。定义未进行姿态机动的卫星本体坐标系为O-XYZ,进行姿态机动后的卫星本体坐标系为O-X′Y′Z′,算法具体执行过程如下:
图 2 算法流程Fig. 2 Algorithm flowchart
图选项
步骤1 数据准备。根据卫星的轨道参数和姿态变化,计算卫星覆盖区域对应的最大圆心角αmax,并获取地面区域的EBR。此EBR能够确保当传感器中心线与地球椭球的交点P不在EBR内时,卫星覆盖区域与地面区域相离。
步骤2 计算卫星的位置、速度和传感器中心线与地球椭球交点P的经纬度坐标。
步骤3 依据判断①,如果地面区域的EBR包含点P,执行步骤4;否则,执行步骤6。
步骤4 依据判断②,计算卫星覆盖区域,如果卫星覆盖区域与地面区域相交或包含,不再执行步骤3,并执行步骤5;否则,允许执行步骤3,并执行步骤6。
步骤5 依据判断③,如果直线MN与地面区域相交,不再执行步骤4,记录点M和点N坐标,并执行步骤6;否则,允许执行步骤4,并执行步骤6。执行该步骤的前提是卫星覆盖区域与地面区域相交或包含,因此无论直线MN与地面区域是否相交,均需记录时间。
步骤6 判断当前时间是否超过计算时间范围。若超过计算时间范围,则输出结果;否则,返回执行步骤2。
基于以上流程,步骤4在部分时间段内不被执行,避免了计算卫星地面覆盖区域。因此,在保证精度的前提下,能够实现遥感卫星区域覆盖分析参数计算效率的提高。同时,通过直线MN构建精确的覆盖多边形,能够一次性获取覆盖率、覆盖次数、总覆盖时间、平均覆盖时间、最大覆盖间隔和平均覆盖间隔等参数。
1.3 构建扩充外接矩形
在遥感卫星的运行周期内,必定存在一个角度αmax,使得卫星覆盖区域在地球椭球上对应的最大圆心角不超过αmax。然而,卫星本体的姿态机动会导致αmax计算变得复杂,因此为了简化计算的同时保证精度,本文提出一种计算αmax的特殊方法。
如图 3所示,某一时刻t,S为卫星,E和F为卫星覆盖范围在切面图下与地球椭球的两个交点,EOF。在传感器覆盖角θ=∠ESF固定的情况下,传感器边界射线SE与地球椭球面相切时的∠EOF为时刻t时所有姿态变化情况下的最大值。由于计算∠EOF困难,做边OE′⊥SE,∠E′OF>∠EOF。由于卫星覆盖范围在地球椭球上对应的最大圆心角均小于∠E′OF,且∠E′OF易于计算,因此本文通过计算∠E′OF来获取αmax。通过式(1)得到∠E′OS和∠E′SO如下
图 3 卫星地面覆盖区域切面Fig. 3 Sectional view of satellite's area coverage
图选项
(1)
式中,μ=OE′/OS。在△FOS中,通过式(2)和式(3)分别获取∠FSO和∠OFS
(2)
(3)
结合式(1)、式(2)、式(3),可得
(4)
式(4)求导可得∠E′OF对OE′单调递减,对OS、OF和θ单调递增。由于OE′>Eminor,OF≤Emajor,OS≤Omajor,Emajor=6 378 137.0 m为地球椭球半长轴,Eminor=6 356 752.314 2 m为地球椭球短半轴,Omajor为卫星远地点与地心的距离。为方便计算,令OE′=Eminor,OF=Emajor,OS=Omajor。如图 4所示,在矩形椎体传感器模型,水平半角θH=∠M4SP,垂直半角
(5)
图 4 矩形椎体模型Fig. 4 Rectangular cone model
图选项
使用αmax对地面区域的MBR 4个方向进行扩充,可得地面区域的EBR。
1.4 确定覆盖区域相关点线面
如图 4所示,点M1为卫星覆盖区域边界上的点,点P为传感器中心线与地球椭球交点。根据θH和θV,可以坐标系O-XYZ下的向量SP 1和SM 1。以SM 1为例,当卫星本体姿态随俯仰角pitch、偏航角yaw和滚动角roll中的一个或多个发生变化时,通过空间关系变换,获取SM 1在J2000坐标系下的矢量为
(6)
式中,Μ sat_sensor为O-XYZ与O-X′Y′Z′之间的变换矩阵M j2000_sat=[X TY TZ T]通过卫星在J2000坐标系下的位置(xsat,ysat,zsat)和速度(vxsat,vysat,vzsat)获取。通过SM 1j2000与卫星位置构造直线方程,并与地球椭球方程联合求解,即可得到卫星覆盖区域的点M1坐标,组成卫星覆盖区域的其余点可依此法获取。当获取组成卫星覆盖区域的点集合之后,转换为平面坐标系下经纬度坐标,即可构建卫星覆盖区域。
当遥感卫星传感器为矩形锥体成像模型时,卫星地面覆盖区域在点P轨迹线两侧距离该轨迹线最远的两点为矩形两条对角线之一的两个端点,即点M1和N3或点M3和N1。这两个端点的轨迹构成卫星地面覆盖区域的覆盖带,因此,在考虑偏航角yaw的情况下,直线MN确定方法如下
(7)
2 实时流计算与可视化
为了提供更好的认知效果,需要将计算结果及时高效的可视化,故本文采用一种“动态可视化语言+流式计算引擎”结合的实时流计算与可视化方案来实现遥感卫星区域覆盖参数的高效计算和实时可视化。
2.1 动态可视化语言CZML
虚拟三维地球已经成为融合、分析与展示不同时空尺度下空间信息的标准方式[16-18],并且存在多种表示和交换空间数据的国际标准,如KML[19]、GML[20]、CityGML[21]等。其中,大部分虚拟三维地球采用KML(keyhole markup language)实现空间目标的分析和可视化,但KML在表示动态目标时,存在效率低和无法处理网络环境下实时变化的流式数据的问题。CZML(cesium markup language)作为一种基于JSON的描述动态目标的标记语言,可以通过数据分组实现高效、增量的流式数据传输,能够很好地应对基于网络的、实时的、数据驱动的可视化和分析[22],是一种在基于网络的虚拟三维地球中表达和分析动态目标的有效手段[23-24]。
在CZML格式数据中,一个目标的所有属性信息存储在一个Packet中,一个Packet能够被分割为大小不等的多个Packet,各个Packet能够依据数据流进行组合。使用CZML格式传递数据,能够很好地通过控制数据的多少来保证单次数据计算和传输的时效性,遥感卫星对地观测场景的CZML数据格式如下
[{//地面区域Packet
″id″:″AreaTarget/AreaTarget1″,
″polygon″:{地面区域数据}
},
{//卫星信息Packet
″id″:″Satellite/ZIYUAN_3-2″,
″path″:{轨道绘制数据},
″model″:{卫星模型数据},
″position″:{位置相关数据},
″orientation″:{姿态相关数据}
},
{//传感器信息Packet
″id″:″Satellite/ZIYUAN_3-2/Sensor/Sensor2″,
″parent″:″Satellite/ZIYUAN_3-2″, //所在卫星
″agi_rectangularSensor″:{传感器参数},
″orientation″:{姿态相关数据}
}]
其中包括了地面区域Packet、卫星Packet和传感器Packet。由于不同的Packet计算消耗时间不同,因此,可将每个Packet单独分别进行数据传输和可视化。
2.2 实时流计算与可视化
大数据处理方面存在很多优秀的技术与框架,如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink、Apache Storm等[24]。其中,Apache Hadoop无法满足实时的计算任务与需求[26-27],Apache Storm仅支持流处理[27],Apache Spark基于批处理来模拟[28],而Apache Flink则完全基于流处理,并通过流处理来模拟批处理。因此,Apache Flink通过一套方案实现流数据处理和批数据处理,能够更好地满足科研工作者的需求[29-30]。本文算法基于Apache Flink的实时流计算流程如图 5所示,具体流程为:
(1) 外部计算任务输入到卫星分块模块中,被分解为单颗卫星与所有地面区域的组合,即〈satellite1, area1, area2〉、〈satellite2, area1, area2〉等。
(2) 在时间分块模块中,数据根据计算的时间范围被分解为单颗卫星、所有地面区域与特定时间段的组合,即〈satellite1, area1, area2, t1—t2〉、〈satellite1, area1, area2, t2—t3〉等。
(3) 在场景文件计算模块中,使用本文算法进行计算,生成单卫星、单地面区域与特定时间段情况下的CZML数据文件,即图 5中的CZML1、CZML2、CZML3等,任意CZML完成计算,即发送至虚拟三维地球,由虚拟三维地球进行可视化。
图 5 实时计算与可视化Fig. 5 Real-time calculation and visualization
图选项
3 试验与分析
3.1 试验数据与测试硬件环境
本文试验平台操作系统为Ubuntu 16.04 LTS,处理器为Intel Core i7-6700HQ 2.60 GHz,8核,内存为16 GB;Apache Flink版本为1.7.0;STK版本为11.2.0。本文试验数据选用3颗遥感卫星和两个地面区域,具体信息如表 1所示,其中,地面区域数据为相应点的经度和纬度坐标,地面区域1为(89.358 4°, 31.303 9°), (89.211 7°, 27.345°), (95.516 8°, 27.149 5°), (95.565 7°, 30.961 8°);地面区域2 (-110.60°, 43.32°), (-104.75°, 42.83°), (-104.15°, 45.85°), (-104.45°, 49.13°), (-109.68°, 50.54°), (-110.18°, 46.94°), 卫星坐标计算步长为1 s,卫星地面覆盖区域通过采集8个点构建而成。时间范围为2018-12-01 T00:00:00至2018-12-11 T00:00:00。
表 1 测试数据具体信息Tab. 1 Test data information
类别参数资源三号2星轨道根数1 41556U 16033A 18360.16266073.00000446 00000-0 23037-4 0 9996 2 41556 97.4159 75.2737 0003224 104.0789 336.3495 15.21266840142925传感器参数θH=1°,θV=3°,pitch=10°,yaw=10°,roll=10°高分5号轨道根数1 43461U 18043A 18360.11744794-.00000015 00000-066166-5 0 9996 2 43461 98.1459 296.8281 0000886 308.5684 51.5438 14.57785406 33726传感器参数θH=2°,θV=5°,pitch=20°,yaw=10°,roll=20°WorldView4轨道根数1 41848U 16067A 18360.22122525.00001879 00000-0 22607-3 0 9999 2 4184897.8946 75.8578 0001575 8.2585 351.8677 14.85111481114924传感器参数θH=3°,θV=3°,pitch=20°,yaw=30°,roll=20°表选项
3.2 计算结果对比与分析
基于测试数据,采用本文算法和商业软件STK获取卫星覆盖区域与地面区域相交或包含的起止时间,并计算覆盖时间长度。通过对比,获取本文算法与STK计算结果的起始时间差、终止时间差和时间长度差结果分别如图 6、图 7和图 8所示。可以看出,本文算法与STK计算结果之间,起始时间差和终止时间差的变化范围均小于1 s,表明本文算法结果接近STK计算结果,具有较高的精度,能够满足遥感卫星区域覆盖分析精度的需求。
图 6 本文算法与STK计算结果的差值(资源三号2星)Fig. 6 Differences between calculation results of the method in this paper and STK (ZY3-02)
图选项
图 7 本文算法与STK计算结果的差值(高分5号)Fig. 7 Differences between calculation results of the method in this paper and STK (GF5)
图选项
图 8 本文算法与STK计算结果的差值(WorldView 4)Fig. 8 Differences between calculation results of the method in this paper and STK (WorldView 4)
图选项
为比较覆盖率,设置STK中地面区域网格划分单位为0.05°。通过STK中的覆盖分析,获取去除重叠部分之后的总覆盖率,与本文算法结果对比见表 3。通过对比可得,本文算法结果与STK分析结果差异较小,能够满足实际需求。
表 3 覆盖率结果对比Tab. 3 Comparison of coverage rate
结果对比资源三号2星覆盖率高分5号覆盖率WorldView4覆盖率地面区域1地面区域2地面区域1地面区域2地面区域1地面区域2STK结果39.7140.3069.8590.8173.9468.62本文结果39.7040.1669.8390.8273.9268.88表选项
3.3 计算结果效率对比与分析
为验证采用多判断策略与流式计算协作的加速策略的合理性,通过设定不同数据量和算法并行数测试效率。表 4为加速策略耗时对比,结果表明,采用并行数为8的流式计算和判断策略结合能够获取超过6倍的加速比。图 9所示为不同计算并行数的耗时对比,结果表明,当数据量一定时,算法并行数越多,分割后的每份数据量越少,因此计算耗时越低;当算法并行数一定时,计算耗时与卫星数量成正比,符合预期,而地面区域的数量对计算耗时影响较小,原因是数据被分解为单颗卫星与所有地面区域的组合,针对不同的地面区域,卫星相关参数仅需计算一遍。当并行数超过8,即运行平台CPU核数时,计算耗时降低缓慢,甚至有所上升,主要是因为数据分割、传递和计算队列切换等操作导致。因此,算法最佳并行数应不大于运行平台CPU核数。
表 4 加速策略耗时对比Tab. 4 Comparison of optimization strategy
数据无多判断策略多判断策略流式计算(并行数为8)+多判断策略卫星:1颗,地面区域:1个13 19285792025卫星:1颗,地面区域:2个14 01287252223卫星:3颗,地面区域:1个38 67927 1624604卫星:3颗,地面区域:2个38 82127 2954828表选项
图 9 不同算法并行数计算耗时对比Fig. 9 Comparison of computation time with different parallel numbers
图选项
3.4 分析结果实时可视化展示
计算结果可视化能够有效地提高对数据的认知和理解,本文采用开源的三维虚拟地球Cesium[21-22],通过流式计算,实现计算结果的分块实时可视化。本文算法中,按照1天步长将计算时间2018-12-01 T00:00:00至2018-12-11 T00:00:00均分,计算并行数为8。图 10为测试数据的流式计算时间线,矩形中的数据为耗时长度,每一块数据均能够在完成计算后构建CZML数据文件并在三维虚拟地球中完成可视化。
图 10 流式计算时间线Fig. 10 Timeline of stream computing
图选项
图 11为资源三号2星对地面区域1进行区域覆盖分析的可视化效果,图 11(a)为区域覆盖分析演示场景,包括卫星位置、传感器、地面区域、传感器覆盖区域和覆盖时间列表,图 11(b)为遥感卫星区域覆盖分析结果,包括覆盖次数、总覆盖时间、覆盖时间总间隔、覆盖率、空间目标对地覆盖时间窗口等信息。
图 11 场景与结果可视化Fig. 11 Visualization of scenarios and results
图选项
4 结语
空间对地观测任务中数据和计算量的增长,导致遥感卫星区域覆盖分析面临着不同的问题和挑战。探索能够同步兼顾精度和效率,并且能够有效辅助认知的方法,具有重要的研究意义。本文针对当前遥感卫星区域覆盖分析效率与表达方面的不足,提出基于流式计算的遥感卫星区域覆盖实时分析与可视化服务。通过不同判断策略的组合,提高了传感器任意指向下遥感卫星区域覆盖分析的计算效率,并获取了完整的遥感卫星区域覆盖分析参数;结合流式处理技术与虚拟三维地球,实现了分析结果的实时可视化。选取了3颗卫星和两个地面区域作为试验数据,通过对比计算结果,验证了本文算法在计算精度上的可靠性;通过构建不同数量卫星与地面区域的组合,并对比在不同并行数下的计算耗时,证明了本文方法具有较高的计算效率;最后通过计算结果的流式可视化,实现计算结果的分批增量可视化,改善了可视化的体验效果。作为在线服务,能够满足不同用户的需求,而无须考虑使用商业软件等带来的各种问题;提出的流式实时分析方案也可以应用到基于星载计算机的实时分析中。本文方案为后续相关分析提供了一种有益的借鉴,也为开展其他方面的分析与计算提供了参考。
作者简介
第一作者简介:卢万杰(1991-), 男, 博士生, 研究方向为空间目标态势分析与服务。E-mail:lwj285149763@163.com
通信作者:徐青, E-mail:13937169139@139.com
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佳能RF 与 EF 镜头有什么区别?EF镜头转接在佳能微单上使用靠谱吗?
#头条创作挑战赛#
很多佳能单反用户有这样的困扰,就是自己手里有很多EF镜头,想买佳能微单,后期通过买转接环,转接EF卡口镜头使用。(这个转接环叫EF-EOS R 镜头卡口适配器)这样能最大化利用起自己的EF镜头来,也能减少很多RF镜头方面的投资,毕竟尊贵的RF镜头对于很多用户来讲,有点高攀不起。
当然大家也都知道玩索尼微单原厂、副厂镜头群非常丰富,素质也高,也是最有性价比的。那么问题来了,什么情况下佳能微单转接EF镜头会满足不了自己的需要,使得必须买佳能RF镜头才行?
大家都在担心,万一佳能转接EF镜头满足不了需求,又买不起尊贵的RF镜头,岂不是到跟前了“赔了夫人又折兵”,又要卖佳能微单,又要卖EF镜头,让钱包“大出血”?与其等到满足不了的时候再卖,再“出佳为尼”。还不如长痛不如短痛,现在一咬牙一跺脚,直接买索尼微单,从此走“索尼大法好”的道路呢!唉,真心烦!
那么问题来了,佳能微单转接EF单反镜头,影响成像效果吗?影响对焦效果吗?稳定性怎么样?
以上种种的问题与疑问,本篇为您详细解答,劳驾读者老爷点赞关个注,多多支持![作揖]。
截至 2022 年 8 月,共发布了 32 支 RF 镜头,涵盖了 14mm 的超广角到 1200mm 的超远摄。借助卡口适配器,EOS R 系统用户还可以使用在整个电影和数码单反相机时代发布的 180 多种 EF 卡口镜头中的任何一种。RF 和 EF 镜头有何不同?较旧的 EF 镜头通常比同级别的 RF 镜头便宜,RF 镜头真的是更好的选择吗?
来,进入正题
RF 镜头拥有更先进的技术
EF 卡口于 1987 年首次亮相。作为第一个在镜头和相机机身之间不需要任何机械连接的全电子卡口,它是着眼于未来 30 年开发的。这体现在它的交叉兼容性上。您可以在最近的相机机身上使用 30 年前发布的 EF 镜头,它仍然可以很好地工作,几乎没有功能限制。
但是已经过去了 30 多年,相机技术已经有了很大的进步。为了充分利用最新技术,有必要开发一种可以在未来 30 年内保持相关性的新底座。这就是 RF 支架背后的动机,它是与 EOS R 无反光镜系统一起开发的,具有三个品质:
1.更好的图像质量2.更高的功能3.高交叉兼容性
RF镜头拥有更短的后焦距
它是什么,为什么重要?
法兰距 是指从镜头卡口(相机侧)到图像传感器的距离。但真正影响画质的是后焦距 ,也就是最后面的镜头到图像传感器的距离。
EF 镜头 EF 卡口系统专为单反相机而设计,单反相机的图像传感器前面有一面镜子。这面镜子需要有上下移动的空间,也就是说EF镜头的后焦距不能太短。这种设计限制使得优化 EF 镜头的图像质量变得更加困难。
RF 镜头 RF 卡口系统专为无反光镜相机设计,因此无需为反光镜移动留出空间。这意味着镜头设计更灵活,更容易采用优化图像质量的镜头配置。
RF 卡口的后法兰距为 20mm,但 RF 镜头的后焦距可设计为短于 20mm。
为避免阻挡反光镜移动,EF 镜头的后焦距必须至少为 44 mm。
RF 镜头的后焦距可以设计为比 20mm 法兰后距更短。
大光圈和广角镜头从 RF 卡口中获益最多。一个例子是RF16mm f/2.8 STM,否则它会更大更重。
RF和EF镜头都具有相同的安装直径
RF 和 EF 安装座具有相同的 54mm 安装座直径。较大的安装直径使得可以将较大的镜头元件用于最后面的镜头。这可确保光线在到达图像传感器之前弯曲较少,从而减少镜头像差。
尽管 EF 支架是 30 多年前设计的,但 EOS R 系统工程师认为它已经足够好,并为 RF 支架采用了相同的支架直径。
相同的54mm安装直径。但EF有8个印脚,RF有12个引脚
RF镜头的连接引脚更多引脚,拥有更好的通信
RF 卡口有 12 个电子连接引脚,比 EF 镜头上的 8 个引脚多 4 个。与 EF 镜头相比,这些与改进的传输协议一起,使镜头和相机机身之间的通信速度更快。有关对焦、变焦、光圈、图像稳定和各种镜头像差的信息会迅速发送到相机,从而实现更复杂的控制。
RF镜头上独有的电子控制环
RF 镜头有一个电子控制环和聚焦环。在某些镜头上是组合的。在电子对焦环上 ,您可以自定义操作,例如:- 变换焦距旋转方向:对于从另一个相机系统切换到习惯于反向转动环的人特别有用- 可调的MF 对焦环灵敏度:在需要手动对焦期间对您来说最直观。
您可以指定控制环 来控制光圈、快门速度、ISO 感光度、曝光补偿,或者根据您的相机型号,甚至是白平衡、照片风格和 AF 模式。也可以改变控制环的旋转方向。
RF 镜头是为未来而设计的。它们提供比 EF 镜头更好的功能和控制,您还可以期待比同级别的 EF 镜头更好的光学质量。由于设计更灵活,RF 镜头也大多比同等 EF 镜头更小、更轻。
EF、RF交叉兼容性
EF 和 EF-S 镜头不仅适用于 EOS 单反相机,还可以通过适当的卡口适配器用于 EOS R 和 EOS M 系统相机。
当前转接环共有三种不同的 EF-EOS R 卡口适配器。控制环卡口适配器 EF-EOS R 或插入式滤镜卡口适配器 EF-EOS R。 不仅可以让您将 EF 和 EF-S 镜头连接到 EOS R 系统相机,还可以提供附加功能。
种不同的 EF-EOS R 卡口适配器
卡口适配器 EF-EOS R 此标准版本可调整法兰距,以便您可以将 EF/EF-S 镜头连接到 EOS R 系统相机
控制环卡口适配器 EF-EOS R 适配 EF 适配EF-S 镜头时增加了控制环功能。
插入式滤镜卡口适配器 EF-EOS R 适配 EF EF-S 镜头,还可以使用插入式 PL 或 ND 滤镜。(稍后在文章中对此进行更多介绍)
提醒:安装适配器增加了几厘米和一些额外的重量。虽然这对大多数相机镜头组合来说并不重要,但它可能会导致一些旨在紧凑的镜头(例如 50mm f/1.8 镜头)比预期的稍微突出一些。要获得最紧凑的组合,请选择 RF 镜头。
直接使用RF镜头与转接EF镜头使用效果对比
APS-C 和全画幅 EOS 相机之间镜头的使用注意
EF-S/RF-S 镜头专为较小的 APS-C 传感器而设计。 因此EF-S 镜头无法连接到全画幅 EOS 数码单反相机上使用。 但RF-S 和全画幅 RF 镜头都可以连接到任何 EOSR系统相机。
当您将 EF-S 或 RF-S 镜头连接到全画幅 EOS R 系统相机时,相机会自动切换到 1.6 倍裁剪模式,提供与 APS-C 相机相同的视野。这反映在取景器/实时显示图像中。
相机/镜头类型兼容性
射频
射频-S
如果
EF-S
EF-M
EOS R (全画幅)
●
●
●
●
-
EOS R (APS-C)
●
●
●
●
-
EOS DSLR (全画幅)
-
-
●
-
-
EOS 单反 (APS-C)
-
-
●
●
-
EOS M (APS-C)
-
-
●
●
●
●可直接安装 ●需要安装适配器
RF 镜头最大限度地发挥 EOS R 系统相机的全部潜力
划重点: 如果以下功能对您和您拍摄的东西很重要,最好选择 RF 镜头:
● AF 和连拍功能 虽然您可以通过卡口适配器在 EOS R 系统相机上使用 EF 镜头,但预计连拍速度和 AF 覆盖范围会受到限制,因为它们的内部机制基于旧技术。想要充分利用 EOS R 系统相机的速度和自动对焦功能,最好还是使用 RF 镜头。这个区别可能就是没有对比就没有伤害。
潜水翠鸟是出了名的快速且难以捕捉。使用 RF 镜头进行高速连拍可提高成功率。
●图像稳定 使用带有机身自带光学防抖的EOS R 相机,将其与配备光学防抖的RF 镜头结合使用可以实现更好的图像稳定功能。因为大多数配备光学防抖的 RF 镜头都支持与相机协同控制防抖,镜头和相机防抖系统协调可以实现更好的图像稳定性。
在 EOS 数码单反相机上,仅当您使用带光学防抖的EF 镜头时才能使用图像稳定功能。但EOS R系统微单自带光学防抖,即使您使用不带光学防抖的 RF/EF 镜头,相机也可以使用机身防抖功能。
使用 EF 镜头可让您受益于插入式滤镜卡口适配器 EF-EOS R
经常使用滤镜的用户和视频拍摄者的福音, 如果您经常使用旋入式偏光 (PL) 滤光片或中性密度 (ND) 滤光片,您可能会拥有多个不同尺寸的滤光片,以适应具有不同滤光片直径的镜头。一些镜头,如 EF8-15mm f/4L Fisheye USM 和 EF11-24mm f/4L USM,由于其突出的前镜片元件,无法使用旋入式滤镜。
插入式滤镜卡口适配器 EF-EOS R 适配 EF。这个秒就秒在所有的EF镜头在转接在EOS R系统微单上时,可以公用一套 滤镜来实现应有的功能。相当于滤镜后置的操作。
插入式滤镜安装适配器 EF-EOS R 提供三种滤镜:- 圆形偏振滤镜- 插入式可变 ND 滤镜 (ND3 - ND500)- 插入式透明滤镜
在插入式可变 ND 滤镜 (ND3 - ND500) 上,转动转盘可在 1.5 至 9 档之间调整减光效果。它对于视频拍摄也很有用,例如当您想在晴天使用大光圈实现浅焦效果时!
插入式滤镜安装适配器 EF-EOS R 带插入式可变 ND 滤镜 A
插入式滤镜安装适配器 EF-EOS R 带插入式可变 ND 滤镜 A
您需要特定类型的镜头吗
EF系统已经存在了30多年,这就是它拥有更丰富阵容的原因。截至 2022 年 7 月,EF 镜头有 180 多个,而 RF 镜头有 32 个!还有一些没有现成 RF 版本的特殊镜头,例如移轴镜头、鱼眼镜头和 MP-E65mm f/2.8 1-5X 微距照片。
然而,RF 镜头阵容也有独特的镜头,没有 EF 等效镜头,例如RF5.2mm f/2.8L Dual Fisheye,与 EOS R5 或 EOS R5 C 一起用于拍摄 VR 视频。
下面的列表在左侧显示了截至 2022 年 7 月可用的所有 RF 镜头。最近发布的主要 EF 镜头位于右侧,我们在其旁边列出了可用的 RF 等效镜头。
RF 镜头和主要 EF 镜头列表(截至 2022 年 7 月)
广角变焦
EF8-15mm f/4 L鱼眼 USM
EF11-24mm f/4 L USM
RF15-30mm f/4.5-6.3 IS STM
RF14-35mm f/4 L IS USM
EF16-35mm f/4 L IS USM
RF15-35mm f/2.8 L IS USM
EF16-35mm f/2.8 L III USM
EF17-40mm f/4 L USM
标准变焦
RF24-70mm f/2.8 L IS USM
EF24-70mm f/2.8 L II USM
EF24-70mm f/4 L IS USM(微距)
RF24-105mm f/4 L IS USM
EF24-105mm f/4 L IS II USM
RF24-105mm f/4-7.1 IS STM
EF24-105mm f/3.5-5.6 IS STM
RF24-240mm f/4-6.3 IS USM
RF28-70mm f/2 L USM
长焦变焦
EF28-300mm f/3.5-5.6 L IS USM
RF70-200mm f/2.8 L IS USM
EF70-200mm f/2.8 L IS III USM
EF1.4×/2x
RF70-200mm f/4 L IS USM
EF70-200mm f/4 L IS II USM
EF1.4×/2x
EF70-300mm f/4-5.6 L IS USM
超远摄变焦
RF100-400mm f/5.6-8 IS USM
RF1.4×/2x
EF70-300mm f/4-5.6 IS II USM
RF100-500mm f/4.5-7.1 L IS USM
RF1.4×/2x
EF100-400mm f/4.5-5.6 L IS II USM
EF 1.4× / 2x
EF200-400mm f/4 L IS USM延长器 1.4X
EF1.4×/ 2x
广角定焦
RF5.2mm f/2.8 L双鱼眼
EF14mm f/2.8 L II USM
RF16mm f/2.8 STM
EF20mm f/2.8 USM
EF24mm f/1.4 L II USM
RF24mm f/1.8 Macro IS STM
EF24mm f/2.8 IS USM
EF35mm f/1.4 L II USM
RF35mm f/1.8 Macro IS STM
EF35mm f/2 IS USM
标准定焦
EF40mm f/2.8 STM
RF50mm f/1.2 L USM
EF50mm f/1.2 L USM
EF50mm f/1.4 USM
RF50mm f/1.8 STM
EF50mm f/1.8 STM
中长焦定焦
RF85mm f/1.2 L USM DS
RF85mm f/1.2 L USM
EF85mm f/1.2 L II USM
EF85mm f/1.4 L IS USM
RF85mm f/2 Macro IS STM
EF85mm f/1.8 USM
RF100mm f/2.8 L微距IS USM
EF100mm f/2.8 L Macro IS USM
EF135mm f/2 L USM
EF1.4×/2x
EF180mm f/3.5 L微距 USM
EF1.4×/ 2x
长焦定焦
EF200mm f/2 L IS USM
EF1.4×/2x
EF200mm f/2.8 L II USM
EF1.4×/2x
EF300mm f/2.8 L IS II USM
EF1.4×/2x
EF300mm f/4 L IS USM
EF1.4×/ 2x
超远摄定焦
RF400mm f/2.8 L IS USM
RF1.4×/2x
EF400mm f/2.8 L IS III USM
EF1.4×/2x
EF400mm f/4 DO IS II USM
EF1.4×/ 2x
EF400mm f/5.6 L USM
EF 1.4× / 2x
EF500mm f/4 L IS II USM
EF1.4×/ 2x
RF600mm f/4 L IS USM
RF1.4×/2x
EF600mm f/4 L IS III USM
EF1.4×/ 2x
RF600mm f/11 IS STM
RF1.4×/2x
RF800mm f/11 IS STM
RF1.4×/2x
RF800mm f/5.6 L IS USM
RF1.4×/2x
EF800mm f/5.6 L IS USM
EF 1.4× / 2x
RF1200mm f/8 L IS USM
RF1.4×/2x
专业镜片
MP-E65mm f/2.8 1-5X 微距照片
TS-E 17mm f/4 L
TS-E 24mm f/3.5 L II
TS-E 50mm f/2.8 L微距
TS-E 90mm f/2.8 L微距
TS-E 135mm f/4 L微距
延长器 RF1.4×
延长器 EF1.4X III
延长器 RF2×
扩展器 EF2X III
APS-C 镜头
EF-S10-18mm f/4.5-5.6 IS STM
EF-S10-22mm f/3.5-4.5 USM
EF-S15-85mm f/3.5-5.6 IS USM
EF-S17-55mm f/2.8 IS USM
RF-S18-45mm f/4.5-6.3 IS STM
EF-S18-55mm f/4-5.6 IS STM
RF-S18-150mm f/3.5-6.3 IS STM
EF-S18-135mm f/3.5-5.6 IS USM
EF-S55-250mm f/4-5.6 IS STM
EF-S24mm f/2.8 STM
EF-S35mm f/2.8 Macro IS STM
EF-S60mm f/2.8 微距 USM
你拍摄遥远的主题吗?
RF超远摄镜头具有更好的扩展器兼容性
正如您可能从上表中注意到的那样,在 EF 系列中,只有 L 系列长焦镜头支持扩展器(增距镜),即便如此,AF 功能也可能会受到限制。同时,在 RF 镜头阵容中,有支持增倍镜的经济实惠的非 L 超远摄镜头。如果您想获得尽可能长的距离,可以使用RF1200mm f/8L IS USM。与 Extender RF2x 结合使用时,它可以将您带至 2400 毫米 — 完全支持自动对焦。
使用扩展器 RF2x 和相对便宜的RF800mm f/11 IS STM以 1600mm 拍摄——足以捕捉月球特写的细节而无需裁剪,
结论总结(都看到这儿了,别忘了点赞关注啊亲们!):
问:EF镜头转接在佳能微单上使用,画质会降低吗?
答:不会。因为转接环里没有镜片,转接环基本上只起到让EF镜头成的像,从微单的coms背后往前移动到微单coms上的作用,是没有画质上的改变的。
因此,同级别的单反和微单转接,使用同一支EF镜头,影响画质的因素不会是EF卡口的镜头,也不会因为EF镜头造成画质下降。相反,可能由于微单物理规格和新推出方面的优势,在微单上画质更好。
比如佳能5d4单反和EOS R6微单共同使用某一支EF卡口的单反镜头。画质不会因为转接后变差,反而可能因为R6是近两年新推出的机型,画质占优。
问:EF镜头转接后,影响的是什么?
答:1. 相比较RF镜头,可能EF镜头的素质满足不了微单coms的画质要求,特别是R5这类高像素机器。由于RF镜头有更短的后焦距这一物理结构,外加重新设计,使得画质、对焦会更优。大多情况下,同级别的RF镜头与EF镜头在同一台佳能微单上使用时,RF镜头的画质有可能会更好一点,更好的这一点来自RF镜头的优势。当然曾经的EF镜头也能完全满足你的话,这一点对你,比起钱包“大出血”买RF镜头就无关紧要了。2. 转接使用EF镜头可能对焦速度和连拍性能上会受影响,大多人在普通使用中可能察觉不出来。但是高速度的全画幅微单,如R5/R3。在打鸟、野生动物、体育竞技等,需要长焦远摄,还需要高速对焦追踪的场景中,肯定是无法满足的。
带着以上两个结论,来给点个人看法(只代表个人观点,不做为消费诱导):
普通的佳能单反玩家,预算不足,完全可以买佳能微单,后期配转接环使用 。如果以前单反的画质也让您满意,在购买同级别微单后,也因为不会因为EF镜头转接使用影响画质的,只是可能体验不到RF镜头的“香”而已。至于高速对焦追踪,可能你根本用不上,没准你还买不起R5/R3/R1呢,瞎操什么心呢!(如果戳中了您的伤疤,我表示抱歉,因为我也买不起[捂脸][谢谢])打鸟、体育摄影、野生动物等需要用微单进行高速对焦追踪、连拍的用户。 买前先看能否支付起对应的RF镜头的费用,全新二手都看看。假如预算够,那就直接买佳能高级别的全画幅微单,这样普通摄影转接使用EF卡口的镜头,极限情况下用新买的RF镜头,两全其美,都不浪费。预算不够的,谨慎选择,要么带上自己的镜头去实体店试一试,看看满足要求不。佳能单反女性用户,喜欢旅行摄影的业余爱好,或者已经感觉单反太重的用户,不建议买佳能微单转接EF卡口镜头这个方案。 大多EF镜头相比RF镜头会更重一点,加上转接环会增加重量和长度,导致重心不稳,不太好用。而且RF镜头未来的趋势肯定也是更轻性能更好,如果价格差距不是很大的话,与其一直转接EF镜头纠结的使用,不如卖了EF买RF镜头,长痛不如短痛。拍视频用户、需要用到中长焦上稳定器的用户,不建议转接EF卡口镜头使用。 一方面可能会影响对焦追踪性能,另一方面中长焦EF镜头再加转接环使用,重心特别不好控制,上稳定器操作起来困难。计划全线转战微单的用户,又买不起想要焦段光圈内的RF镜头。总的来讲是不建议买佳能微单凑合使用的, 特别是从事视频拍摄的用户,微单以后会是你的主要拍摄机器,没有合适的镜头,那基本和没有微单这台相机差不多。还是那句话,与其长痛不如短痛,“出佳为尼”吧。(做决定前,非常建议实地去佳能实体店试一试转接使用的效果,然后再做决定,毕竟每个人使用的场景是不一样的)具体价格可以看:佳能、索尼、尼康全画幅微单配齐大小三元需要多少钱,买前想清楚新手小白想买佳能微单的,特别建议先好好看看我写过的这些文章,再看看自己想用到的焦段RF镜头多少钱,能不能买得起,能再入手佳能微单。 要是买了佳能微单,在买佳能单反EF镜头转接使用,个人是不建议的。实在想买,也要记得买二手的,别买新的接盘了,主要是有的EF单反镜头有些过于老旧,可能画质跟不上时代了,而且当前看佳能的“架势”,更新单反EF镜头的可能性不大。作为新手小白的你,四个字送给你:转接不香。特别强调:以上参数性能比较来自互联网整理和网友综合测评反馈,如有错误请批评指正,留言私信,我将及时纠正。
结论总结内容仅为个人分享的观点,不作为其他诱导因素。
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