UAV-de aerofotograafia patent. Mehitamata õhusõidukite (UAV) kasutamine aerofotograafia tegemiseks. Kuhu saavad geoscan UAV-d lennata?
UDC: 528,71 A.S. Kostjuk
"Goszemkadastri uuringu" Lääne-Siberi filiaal - VISKHAGI, Omsk
PARAMEETRITE ARVUTAMINE JA UAV AEROFOTOGRAAFIA KVALITEEDI HINDAMINE
Artiklis käsitletakse väikeste mehitamata õhusõidukite (UAV) aerofotograafia parameetrite arvutamise funktsioone. Kirjeldatakse meetodit UAV-ga aerofotograafia kvaliteedi kiireks hindamiseks.
Lääne-Siberi filiaal “Goszemkadastrsyomka” – VISHAGI 4 Prospect Mira, Omsk, 644080, Venemaa Föderatsioon
PARAMEETRITE ARVUTAMINE JA KVALITEEDI HINDAMINE UAV AEROFOTOGRAAFIAGA
Artiklis kirjeldatakse väikeste mehitamata õhusõidukite (UAV) õhuuuringute parameetrite arvutamise funktsioone. Kirjeldatud meetod mehitamata õhusõidukitelt tehtud aerofotograafia kvaliteedi kiireks hindamiseks.
Maa ja kinnisvara inventuuritööde teostamine, riigi katastri registreerimise ja õiguste riikliku registreerimise dokumentide koostamine eeldab kartograafiliste, geodeetiliste, maakorralduslike ja katastritööde kompleksi elluviimist. Teabe ajakohasena hoidmiseks on vajalik süsteemi jälgimine. Intensiivselt kasutatavate maade kartograafilise materjali kohalikuks uuendamiseks on soovitav kasutada mehitamata õhusõidukeid. Ettevõtte Goszemkadastrsemka - VISKHAGI Lääne-Siberi filiaal on välja töötanud mitu lennukit ja kõik need kuuluvad kaalukategooriasse kuni 3,5 kg.
Vaatamata UAV-lt amatöörfotograafia lihtsusele, tekib kaardistamise eesmärgil aerofotograafiate tegemisel mitmeid probleeme, mis on seotud lennukile paigaldatud kaamera valiku, aerofotograafia parameetrite arvutamise ja õhusõiduki kvaliteedi kiire hindamisega. aerofotograafia materjalid.
Aerofotograafia jaoks mõeldud kaamerate valik põhineb järgmiste omaduste analüüsil: pildi eraldusvõime, maatriksi füüsiline suurus, võttenurk, kaamera kaal ja selle maksumus. Oleme välja töötanud metoodika hindamispunktide määramiseks kaamera igale omadusele. Parimaks osutus see kaamera, mis sai kõige rohkem punkte. Uuriti enam kui kümmet mehitamata õhusõidukitele paigaldamiseks sobivat digikaamerat kaalukategooriatest kuni 3,5 kg.
Uuringu tulemuste põhjal tunnistati aerofotograafias parimateks kaamerad Canon IXUS-980IS, Pentax Optio-A30 ja Sony DSC-W300, mille põhiomadused on toodud tabelis. 1.
Tabel 1 Valitud kaamerate peamised omadused
Kaamera nimi Maatriksi pikkus, px Maatriksi laius, px Maatriksi suurus, "f vastab 35 mm raamile, mm kaal, g
Canon IXUS-980IS 4416 3312 1/1,7 36,0 160
Sony DSC-W300 4224 3168 1/1,7 35,0 156
Pentax OptioA30 3648 2736 1/1,8 38,0 150
Praegu on Pentax Optio-A30 kaamera paigaldatud Goszemkadastr semka Lääne-Siberi haru - VISKHAGI - mehitamata õhusõidukitele. Kaamera toimis hästi tootmise ja eksperimentaalse aerofotograafia ajal. Pidevalt arenev UAV-dest aerofotograafia tehnoloogia nõuab uute kaamerate soetamist ja nende valiku metoodika täiustamist.
Aerofotograafia parameetrite arvutamine on sätestatud asjakohastes regulatiivdokumentides. Väikestelt mehitamata õhusõidukitelt õhupildistamisel on mitmeid funktsioone. Piltide lubatud kaldenurkade ületamine, lennutrajektoori sirguse mittejärgimine, et tagada piltide vajalik kattumine, kõrge pildistamise sagedus ja sellest tulenevalt kaadrite liig. Oleme välja töötanud metoodika UAV-st aerofotograafia järgmiste parameetrite arvutamiseks: pildistamise kõrgused, marsruutide vahelised kaugused ja pildistamiskeskuste vahelised kaugused marsruudil.
Aerofotograafia kõrgus sõltub loodava fotoplaani mastaabist. Kujutise äärmise piksli suurus maapinnal ei tohiks ületada 0,07 mm loodava fotoplaani skaalal. Näiteks fotoplaani koostamisel
skaala 1: 2000, pikslite suurus maastikul d ei tohi ületada 0,14 m. Pildi eraldusvõime tuleks arvutada kaadri keskpunktist kõige kaugemal asuvate pikslite jaoks. Seos pildi äärmise piksli suuruse ja maastiku vahel on näidatud joonisel.
Joonisel: f - kaamera fookuskaugus, mis vastab 35 mm kaadrile;
L on maatriksi diagonaali poole pikkus, 35 mm raami puhul on see 21,6 mm;
H - pildistamise kõrgus AFS-i ajal;
Riis. 1. Seos pildi piksli suuruse ja maastiku vahel
D on maapinnal oleva kujutise diagonaali poole pikkus.
Jooniselt järeldub:
d ■ cos(y-P)
S = ; ; (1) patt
Hmx = S ■ cos P; (2)
Aerofotograafia maksimaalse lubatud kõrguse arvutamine toimub valemi (2) järgi, kus nurk b sõltub kasutatava kaamera individuaalsetest parameetritest ja seda saab arvutada fookuskauguse põhjal, mis vastab 35 mm kaadrile.
Sõltuvalt GPS-navigatsiooni täpsusest ja UAV-i juhtimise omadustest on lennuki marsruudil hoidmiseks võimalik saavutada järgmised parameetrid:
põiksuunaline nihe trassi teljest ± 10 m;
UAV hoidmine projekteeritud kõrgusel ± 15 m;
Kaugus kavandatud pildistamiskeskusest kaamera katiku vabastuspunktini on ± 5 m;
UAV kaldenurga muutmine marsruudil kahe pildi vahel
UAV-i kaldenurga muutmine kahe pildi vahelisel marsruudil
Antud UAV lennuparameetrid saadi mitmesuguste tööstuslike ja eksperimentaalsete aerofotograafia materjalide järeltöötluse tulemusena.
Ideaalsetes tingimustes 30% põiksuunalist kattumist tagavate marsruutide vahelise kauguse arvutamiseks arvutatakse pool ristsuunalise kaamera võttenurgast valemiga (3), kus Ln^epen on pool 35 mm filmi laiusest ja on 12 mm:
p" = arcctg (------); (3)
Lennukõrgus, võttes arvesse baromeetrilise anduri viga, arvutatakse valemi (4) abil:
H = H - 20 m (4)
korrus max? V/
Pool kaamera maastiku katvuse laiusest arvutatakse valemiga (5):
D = Hpol ■ tgP"; (5)
Ideaalsetes tingimustes marsruutide vaheline kaugus arvutatakse valemiga (6):
kus k = 0,7, et tagada piltide 30% külgmine kattumine.
Maapinna usaldusväärse pideva katmise tagamiseks piltidega on vaja arvestada UAV maksimaalsete kõrvalekalletega kavandatud marsruudist. Poole maastiku katvuse laiuse minimaalne väärtus aerofotograafia ajal, võttes arvesse navigatsiooniandmete ja lennuki juhtimise vigade kogumit, arvutatakse valemiga (7):
Рш1п = (Нпп -15м) ш(0-5°) -10m; (7)
Maksimaalne kõrvalekalle kahe marsruudi vahel on:
8P = 2 (P - Etp); (8)
Marsruutide vaheline kaugus, võttes arvesse UAV külgsuunalist nihet marsruudi telje suhtes, säilitades lennukõrguse ja kaamera kaldenurgad, arvutatakse valemiga (9):
K = K – §P ■ (9)
üle? V/
Valemite (1)-(9) abil arvutatakse fotoplaanide koostamisel valitud kaamerate UAV lennukõrgus ja marsruutide vaheline kaugus mõõtkavas 1: 2000. Saadud andmed on toodud tabelis. 2.
Tabel 2 Pildistamise kõrguse ja vahelise kauguse arvutamine
marsruute
Kaamera nimi Hmax, m ^ m m Dmin, m m o" Ô Racross, m
Canon IXUS-980IS 520 500 233 106 122 112
Sony DSC-W300 484 464 223 101 116 107
Pentax 0ptio-A30 467 447 198 86 110 87
Pildistamiskeskuste vaheline kaugus marsruudil arvutatakse analoogselt marsruutide vahelise kaugusega. Valemi (3) abil arvutatakse pool kaamera pikinurgast, kus L on pool 35 mm filmi pikkusest ja on 18 mm. Pildistamiskeskuste vaheline kaugus ideaalsetes tingimustes arvutatakse valemiga (6), et tagada 60% piltide pikisuunalisest kattumisest, on koefitsient k 0,4. Valemi (7) abil arvutatakse AFS-i ajal poole maastiku hõivamise pikkuse minimaalne väärtus. Kujutiste vahelise kauguse maksimaalne kõrvalekalle arvutatud kaugusest arvutatakse valemi (8) abil. Pildistamiskeskuste vaheline kaugus, võttes arvesse navigatsioonikoordinaatide viga, säilitades lennukõrgust ja kaamera kaldenurki, arvutatakse valemi (10) abil:
Marsruudil asuvate pildistamiskeskuste vahelise kauguse arvutamisel saadud tulemused on toodud tabelis. 3.
Tabel 3 Pildistamiskeskuste vahelise kauguse arvutamine
Kaamera nimi ^ m Dmin, m SD, m Rprod, m
Canon IXUS-980IS 200 207 87 113
Pentax 0ptio-A30 191 197 83 108
Sony DSC-W300 169 173 78 91
Tabeli järgi. 2 ja 3, kaamera Sapop 1ХШ-98018 näitel koostati UAV aerofotograafia parameetrite kaart, et saada fotoplaan mõõtkavas 1: 2000._________________________________________
UAV-ga AFS-i parameetrite kaart kaardistamise eesmärgil
Kaamera: Canon IXUS-980IS
AFS mõõtkava: 1:2000
Lennukõrgus AFS-is: 500 m
Marsruutide vaheline kaugus: ll0 m
Pildistamiskeskuste vaheline kaugus marsruudil: ll0 m
Lubatud kõrvalekalle trassi teljest: ± l0 m
Lubatud kõrvalekalle APS projekteeritud kõrgusest: ± l5 m
Kaamera katiku kaugus kavandatud pildistamiskeskustest piki marsruudi telge: ± 5 m
UAV veerenurga lubatud muutus marsruudil kahe pildi vahel: 10o
UAV kaldenurga lubatud muutus marsruudil kahe pildi vahel: 60
Aerofotograafia parameetrite arvutamine on ettevalmistustöö väga oluline etapp. Korrektselt arvutatud lennuparameetrid võimaldavad suurendada ühe lennuga aerofotograafiaga kaetud ala ja parandada aerofotograafia materjalide kvaliteeti.
Aerofotograafia kvaliteedi kiireks hindamiseks töötas meie ettevõte välja ja juurutas Mapiol põhineva *.tbx rakenduse vormis tarkvara. Programm võimaldab kujundada marsruute vastavalt aerofotograafia arvutatud parameetritele. Lennukilt saadud andmete põhjal konstrueeritakse reaalajas tegelik lennutrajektoori. Hetkel, mil UAV läbib projekteeritud pildistamiskeskuse punkti, antakse käsk vabastada kaamera katik automaat- või manuaalrežiimis. Vastavalt lennuki kõrgusele ja selle
pildistamise hetkel ruumis orienteerumine, konstrueeritakse tavapärane pildiraam, mille järgi saab kiiresti hinnata aerofotograafiaga antud ala katvust ning vajadusel otsustada probleemsete kohtade uuesti läbimise kohta.
Väljatöötatud metoodika UAV-st aerofotograafia kujundamiseks on võimaldanud oluliselt vähendada aerofotograafia valmimiseks kuluvat aega ja parandada materjalide kvaliteeti.
Olen geodeet, kolleegid CROCist palusid mul rääkida sellest, kuidas me droone ümber kujundame, kuidas lendu programmeerime ja kuidas kõike seejärel töötleme, muutes droonilt tehtud pildid üksikasjalikeks ortofotokaartideks, ülitäpseteks kolmemõõtmelisteks maastikumudeliteks ja topograafilised plaanid mõõtkavas 1:500–1 :10 000.
Minu meeskond ja mina proovisime mitut erinevat drooni ja asusime lõpuks mõne muudatusega DJI Phantom 4 PRO juurde. Esimene ja kõige olulisem asi, mida me sellega tegime, oli selle varustamine geodeetilise GNSS vastuvõtjaga, mis võimaldab sentimeetri täpsusega määrata fototsentreid.
Tema standardne GPS andis täpsuseks umbes 15–20 meetrit. Geodeetiliste ülesannete sellise täpsusega lahendamiseks on vaja kas spetsiaalseid riste maapinnal või mõnda muud perverssust, nagu teadaolevate koordinaatide järgi pabertahvlite laotamine.
Teeme asja nii lihtsamaks kui ka keerulisemaks: paigaldame täpselt teada koordinaatidega maapealse tugijaama ning integreerime droonile täiendava GNSS-vastuvõtja ja paigaldame välisantenni. Näiteks alustasime MATRICE 600-ga, mille pardale oli paigaldatud DJI D-RTK süsteem, mis oli väga mahukas, kallis ja mitte mugav geodeetiliste ülesannete lahendamiseks.
Seejärel kujundasime ümber kompaktsema DJI PHANTOM 4 PRO: saime standardkorpusesse integreerida täiendavaid GNSS-seadmeid. Drooni kogukaal on kasvanud umbes 100 grammi. Lennuaeg sai veidi kannatada, kuid mitte kriitiliselt: neljast akust koosnevast komplektist piisab 200–300 hektari suuruse ala uurimiseks.
Fantoom andis ühe olulise võimaluse – põhikomplekt hakkas ära mahtuma reisilennuki käsipagasisse. See tähendab, et me saame nüüd kogu varustust väga-väga lihtsalt kõikjal kaasas kanda.
Miinimumkomplekt on modifitseeritud droon (kogu selle komplekt), maapealse tugijaamana geodeetiline GNSS vastuvõtja, lennuplaneerimisprogrammiga sülearvuti, allalaaditud kaart (ilma internetita töötamiseks) ja punkti registreeritud lennuplaan, kui selline võimalus eelnevalt oli. Vaja läheb ka lisaakusid, laadijat (või mitut) ja generaatorit. Võtame bensiinigeneraatori, mis on valmistatud korpuse kujul, see on meie vajadustele väga mugav. Või inverter toiteallikaks auto mootorist. Mõne piirkonna jaoks on vaja täiendavat soojendamist (eriti patareide ja käte jaoks).
Ühe akuga saab jäädvustada 50 hektarit eraldusvõimega 2–5 sentimeetrit piksli kohta.
Töötame nii: saabume kohapeale koos üksikasjaliku drooni ülesandega, mis on eelnevalt kirjas (kontoris). Kasutame UgCS-i (see on professionaalne, küllaltki kallis tarkvara droonilendude planeerimiseks, mida Venemaal müüb ja nõustab integreerimisel ja modifikatsioonidel CROC. Loomulikult on selline tarkvara rakendatav mitte ainult geodeesias, seda saavad kasutada päästjad, agronoomid, ehitajad jne, kuid ma pole neil aladel tugev, seega tuleks kõik küsimused suunata minu kolleegidele CROC-st). Selles märgime ära tööala piirid, ristlõike, pildistamiskõrguse ning seejärel arvutab tarkvara ise välja drooni lennumarsruudi, võttes arvesse maastiku iseärasusi. See tähendab, et UgCS lõikab kõik nii, nagu peab: vahemaandumisega patareide ja muu väljavahetamiseks.
Vaatame, kas pole tuvastamata takistusi, seejärel paigaldame GNSS-i tugijaama. Maanduspunktide koordinaadid määrab Topcon GR-5 vastuvõtja.
Autopiloodi ühendamiseks GNSS-ist ühendame drooni puldiga, puldi DJI juhtimistarkvaraga tahvelarvutiga ning seejärel tahvelarvuti sülearvutiga. Selle kombinatsiooni käigult seadistamine pole lihtne. Siin aitasid mind palju kolleegid CROC-ist: installige, reguleerige, testige enne käivitamist.
Järgmine punkt on see, et ligikaudu iga kolmas objekt asub seal, kus puudub stabiilne Interneti-juurdepääs. Tarkvara tegeleb sellega. Kuid on ka keerulisi piirkondi, näiteks mägesid, kus algavad probleemid signaali levimisega. Seetõttu kasutamegi Phantomeid: neis on palju sisseehitatud andureid takistuste vältimiseks. Kui ta kontakti kaotab, tuleb ta tagasi. Kui ta ei saa tagasi minna, hakkab ta maha istuma. Ja need andurid aitavad teil lennata rasketes tingimustes, näiteks mägisel maastikul või linnas. Meil on olnud mitmeid juhtumeid, kus takistuse andurid aitasid hädaolukorda vältida. Näiteks Fujairah' emiraadi (AÜE) mägedes kaotasime drooniga kontakti ning tuule tõttu ei saanud droon oma õhkutõusmispunkti tagasi pöörduda. Seejärel otsustas autopiloot maanduda ja maandus takistusandureid kasutades drooni suhteliselt tasasel alal mäeaheliku kahe nõlva vahel olevasse lõhes.
Droonilennu tulemuseks on fotod nendest punktidest (töötlemistarkvara tõstab nende keskused juba esile):
GNSS-i mõõteandmed laaditakse pärast lennu lõppemist Wi-Fi kaudu eraldi alla, need salvestatakse droonile ja neid ei edastata reaalajas maapinnale.
Siin on punktipilv pärast klassifitseerimist. Taimestik, toed, elektriliinide juhtmed, hooned ja rajatised on värviga esile tõstetud:
Ja see on selle pilve 3D-mudel:
Selles suvilakogukonnas oli ülesanne lihtne: 5 cm piksli kohta, lihtne maastik, minimaalselt puid, ilma häireteta. Saime ortofotokaardi ja ühendasime selle katastriplaaniga:
Seda saab kasutada maatükkide mõõdistamisel, inventeerimisel ja katastrihindamisel, maaressursi kasutamise efektiivsuse hindamisel, territooriumi arenduse projekteerimisel, projekteerimis- ja mõõdistustöödel, teedevõrkude rekonstrueerimisel ja arendamisel, maapealsete ja maa-aluste kommunikatsioonide, torustike seisukorra jälgimisel. , elektriliinid jms maade monitooring kaitse eesmärgil, muutmisele kuuluvate maade piiride ja alade keskkonnaseire, ruumiliste maastikumudelite loomine GIS-ile.
Miks UgCS? Kuna turul pole tegelikult muid võimalusi, on kõik muu amatööri tasemel. On väga mugav, et missioonile saab määrata mis tahes drooni ja see lihtsalt lendab: toetatud on kogu DJI sari, sealhulgas Maviki ja kümmekond geodeesias populaarsemat drooni. Riistvaraga pole üldse ühendust. Väga hea planeering – kontorist. Tavaline juhtimine sülearvutist juhtkangi või CLICK&GO abil, piltide hea geokodeerimine Photoscani või Pix4D jaoks. Turul on alternatiivset tarkvara, ilma et oleks vaja sülearvutit kaasas kanda, kuid palju vähemate funktsioonidega. Sülearvuti on tohutu eelis, kuid samal ajal on see süsteemi needus: see raskendab oluliselt ärireise. Talvel muutub see kõik veelgi keerulisemaks, kuna kogu kamba akud külmuvad ja tööd tuleb teha kinnastega (mis pole eriti täpne). Aga muid võimalusi veel pole: kas sellised ebamugavused või piiratud võimalused.
Siin on näide 3D-linnamudeli tulemusest:
Siin on veel üks objekt - karjääri kolmemõõtmeline mudel:
Siin on lugu.
UAV-põhine aerofotograafia tehnoloogia koosneb järgmistest etappidest:
1) ettevalmistustööd;
2) välitööd;
3) kontoritöö.
2.1 Ettevalmistustööd UAV-dega aeropildistamiseks
Ettevalmistustööd hõlmavad:
tehniliste kirjelduste vastuvõtmine ja täpsustamine;
andmete kogumine ja süstematiseerimine - kartograafilised või fotomaterjalid, GHS punktide või piirivõrgu koordinaatide loendid jne;
tööpiirkonna füüsiliste ja geograafiliste omaduste analüüs - mets, mägi, vesi, keskmine temperatuur jne;
tehnilise projekti ja kaardi (skeemi) väljatöötamine, millel kuvatakse tööalade piirid, valmimise tähtaeg, planeeritud plaani-kõrguse punkti määramiseks piltide ettevalmistamine;
maapealses juhtimisjaamas andmete arvutamine ja sisestamine: mõõdistuskõrgused, piki- ja põiksuunaline kattumine, mõõdistuspiirid, lähteasendi asukoht kõige kõrgemal asuvate objektide suhtes, maandumiskoha valik;
piltide plaani-kõrguse ettevalmistuspunktide valik (referents- ja kontrollpunktid), samuti nende punktide koordinaatide määramise meetodi valik;
lennu läbiviimiseks loa saamine;
instrumentide ja seadmete tehniline kontroll ja ettevalmistamine tööks;
akude ülevaatus ja laadimine.
2.2 Aerofotograafia välitööd UAV-de abil
Välitööd hõlmavad:
geodeetilised (planeerimise ja kõrguse ettevalmistamise) tööd - ajutiste tugijaamade ja õhutõrjepunktide koordinaatide määramine;
aerofotograafia tööd – lennumissiooni ettevalmistamine, aerofotograafia, API kvaliteedikontroll.
2.2.1 Planeeringu-kõrguse põhjendus aerofotograafia jaoks
Nõuded plane-kõrguse põhjendusele (PVO) UAV-dega aerofotograafia puhul on toodud tabelis 2.1.
Tabel 2.1. Nõuded plaani kõrguse põhjendamisele UAV-dega pildistamisel
2.2.2 Aerofotograafia välitööd
Operaator määrab maapealse juhtimisjaama (GCS) abil uuringuala ja vajaliku ruumilise eraldusvõime. Programm arvutab lennumissiooni ja kontrollib selle teostatavust. Lennuülesande arvutamise näide Geoscan Planner 2.1 tarkvaras on toodud joonisel 2.1.
UAV lennujuhtimisprogramm võimaldab teil täita järgmisi funktsioone:
tööpiirkonna joonistamine kohandatud kaardile;
UAV lennumarsruutide arvutamine algandmete põhjal;
lähtudes loodud keskjuhtimiskeskuse mõõtkavast ja maastikulõigu kõrgusest UAV lennukõrguse arvutamine;
digikaamera parameetrite järgi aerofotode piki- ja põiksuunalise kattuvuse suurus, reljeefi maksimaalne ja minimaalne kõrgus võttealal, tuule kiirus ja suund - lennuaja arvestus, piltide arv võtteala kohta, UAV liikumiskiirus, laskmise intervallid;
kui on vaja sooritada mitu lendu kogu uuringuala katmiseks, samuti kui UAV start ja maandumine tuleb läbi viia erinevatest stardipositsioonidest, siis jagage uuringuala eraldi osadeks.
Lennumissioon laaditakse drooni autopiloodi.
Joonis 2.1 – Lennuülesande arvutamise näide Geoscan Planner 2.1 tarkvaras
UAV stardi- ja maandumispunkti valimise protseduur on järgmine:
lähtepunkt peaks asuma uuritavatest objektidest minimaalsel kaugusel;
määrata marsruudi suund maapealse juhtimisjaama suhtes ja tagada, et sellel suunal ei oleks takistusi, et tagada otsene raadionähtavus;
määrake stardisuund ja veenduge, et selles suunas ei oleks takistusi;
veenduge, et maandumisalal ei oleks takistusi; sel juhul tuleb arvestada, et seade maandub vastutuult, koordinaatide püüdmise punktiks on langevarju avamise punkt automaatmaandumisrežiimis ja hädamaandumine side katkemise korral;
UAV ohutuks käivitamiseks ja maandumiseks ei tohi olla takistusi: hooned, mastid, tornid, tehasekorstnad kõrgusega üle 50 m 500 m kaugusel;
maandumiskoht valitakse stardipunkti lähedal, võttes arvesse võimalust visuaalselt kontrollida UAV lähenemist ja maandumist;
UAV maandumiseks valitakse tasane maastikuala, mille läbimõõt on vähemalt 50 m ja mille rohupind ei ületa 1 m; saidil ei tohiks olla esemeid, mis võivad neile maandumisel toiteallikat kahjustada
Mehitamata õhusõiduk lastakse õhku katapuldilt (joonis 2.2) ning see tõuseb automaatselt õhku, jõuab juhtploki etteantud kõrgusele ja asub täitma lennumissiooni.
Lennu ajal pildistatakse automaatselt ja pildistamiskeskused määratakse GPS/GLONASS vastuvõtja abil. Maapealne operaator saab võrgus telemeetriaandmeid (koordinaadid, kõrgus merepinnast, veeremine, kõrgus jne). Sülearvuti ekraanil kuvatakse kõik parameetrid ning operaator jälgib töö edenemist võrgus ning saab ka ülesannet igal ajal muuta.
Joonis 2.2 – UAV käivitamine
Lennumissiooni sooritamisel laskub mehitamata õhusõiduk juhtploki määratud kõrgusele ja laseb välja langevarju (joon. 2.3), toimub pehme maandumine. Tehnilisest küljest on langevarju kasutamine kõige turvalisem viis maandumiseks ettevalmistamata kohas, tagades purilennuki ja pardavarustuse ohutuse ning võib oluliselt pikendada purilennuki kasutusiga.
Joonis 2.3 – UAV maandumine
Kohe pärast maandumist on võimalik saada tehtud töö esialgne tulemus. Aerofotod laetakse sülearvutisse, kuhu on installitud PhotoScan tarkvara ning teostatakse 3D maastikumudeli, ortomoosilise ja digitaalse maastikumudeli eeltöötlus ja konstrueerimine (joonis 2.4).
Joonis 2.4. Saadud andmete eeltöötlus
Ploki paigutuse loomisel kuvatakse iga aerofoto digikaardil. Aerofotode asukoha kaardil ja nende mõõtkava määravad aerofoto keskpunkti koordinaadid, pildistamise hetkel saadud asimuutnurk ja kõrgus merepinnast vastavalt parda-GPS vastuvõtja andmetele.
Plokkide paigaldamise tulemuste põhjal hinnatakse järgmisi parameetreid:
lünkade olemasolu aerofotodel marsruudil (aerofoto loetakse puuduvaks, kui külgnevate aerofotode pikisuunaline kattuvus on väiksem kui ette nähtud);
aerofotode mõõtkava kõrvalekalle määratust (mitte rohkem kui 5%);
aerofotode piki- ja põikisuunaline kattumine;
marsruutide sirgus (marsruutide sirguse kontrollimiseks paigaldatakse iga marsruut piki algsuundi; marsruudi otstes asuvad aerofotode põhipunktid on ühendatud sirgjoonega, millest mõõdetakse läbipainde noolt (kaugus sirgjoon sellest kõige kaugema põhipunktini). Sirgus määratakse protsentides marsruudi läbipainde noolte suhtega selle pikkusesse. Paindenool ei tohiks ületada 2% teekonna pikkusest.);
kahe kõrvuti asetseva marsruudi kaadri pikisuunaliste kaldenurkade suurus ja vastastikused põiksuunalised kaldenurgad kahe kõrvuti asetseva marsruudi aerofoto kattuval osal on järgmised: kaldenurgad ei tohiks ületada 3° (arv 3° kaldenurgaga aerofotosid on lubatud teha mitte rohkem kui 10% aerofotode koguarvust uuringuplatsil;
viga digikaamera paigaldamisel triivinurga all (mitte üle 6°).
Ühes oleme kindlad: kõrge hind ei tähenda alati kõrget kvaliteeti.
Sukeldume tööstusesse ja vaatame, kuidas droonid filmimisel toimivad.
Selles uuringus kasutatakse termineid ja spetsiifilist kõnepruuki, kuid need ei sega teie olemusest arusaamist. Selles uuringus töödeldi andmeid DroneDeploy'is ja saadi kõrge geolokatsiooni täpsus 9 cm.
Kirjeldus
Topograafiline mõõdistamine on kõigi maakorraldusprojektide lahutamatu osa.
Selles näites vaatleme maatükki, millele kavatseti ehitada uus küla. Enne töö alustamist oli vaja läbi viia täpne topograafiline uuring mitmel põhjusel:
- Viia läbi esmane maa-arendus, et kujundada veevool äravooluks.
- Võimaliku üleujutuse vältimiseks viia läbi külgneva jõelammi topograafiline uuring.
Kui plaanite avada oma droonifotograafia osakonna, olge valmis selleks, et see on suur investeering ja võite kulutada projektile rohkem aega.
Geodeesia 101
Traditsiooniline topograafiline mõõdistamine nõuab punktide koordinaatide kogumist eelnevalt määratletud ruudustikule. Sel juhul kasutati võrku mõõtmetega 150x150 cm:
Mõõtmised tehti iga 150 sentimeetri järel igal ristmikul:
34,5 hektari suuruselt uuringualalt koguti kokku 1632 koordinaati.
Ilma droonita kiirusega 20 punkti/h (1 punkt iga 3 minuti järel) oleks andmete kogumine kestnud ligikaudu 82 tundi.
82 tundi traditsioonilist mõõdistust tähendab, et insener peab andmete töötlemise alustamiseks ootama vähemalt nädala. Seejärel kulub veel 3-4 päeva, enne kui töö tehtud saab.
Viies sama küsitluse läbi UAV-ga, suutis välimeeskond pakkuda arendajale kiirema ülevaatuse võimaluse.
Esiteks ei olnud vaja kogu ala peale koguda 1600 punkti. Selle asemel oli vaja uurida ainult 10 vaatealal asuvat maapinna markerit:
Suuremate projektide jaoks on maapealsed juhtimispunktid (GCP) kõige parem paigutada võrku.
10 maamärki ehk 1632 punkti:
1-2 tunni jooksul saab teha 10 võrdlusmärki.
Fotogrammeetriaga kursis olevad inimesed teavad, et veepinnalt kogutud punktid ei ole sellistel uuringutel kasutamiseks vastuvõetavad.
Pärast GCP kogumise lõpetamist koguti punkte traditsioonilisel meetodil seisva veega piirkondades - kahe ülalkirjeldatud meetodi kombinatsiooni.
Viimased kogutud punktid:
Selle tulemusel saime 117 punkti (10 GCP + 107 seisva veega aladel).
Pildistamise aeg:
Teoreetiliselt: 10 maamärki + punktide kogumine = 1-2 tundi
Tegelikult: 117 punkti (10 GCP + 107 seisuveepiirkondades) kogumiskiirusega 20 punkti/tund = 5,85 tundi
Traditsiooniline meetod: 1632 punkti kogumismääraga 20 punkti/tund = 81,6 tundi
Tunni jooksul said kõik UAV-ga tehtud tegevused tehtud, sealhulgas kokkupanek, lennueelsed kontrollid, start, maandumine, lahtivõtmine ja esialgne kaardi õmblemine.
Nii saime:
UAV (1 tund) + punktide kogumine (5,8 tundi) =
Kogu väliaeg: 6,8 tundi
Võrdlus:
34,5 ha / välitööd UAV-dega = 6,8 tundi
34,5 ha / välitööd traditsioonilisel meetodil = 81,6 tundi
Kokkuhoid: 74,8 tundi
Andmete analüüs
Pärast välitöid vajavad saadud andmed hoolikat töötlemist. Esmalt töödeldakse maandusjälgi ja nende asend tuleb täielikult reguleerida.
Järgmiseks tuleb kohandatud punktid (.las-fail) eksportida, et luua topograafiliste andmete baas. Kuid .las-faili suur punktide arv tähendab, et esialgsed topograafilised kontuurid tulevad üsna konarlikud:
Kontuure tuleb siluda, et hiljem luua ühtlane joon ilma täpsust kaotamata. Vastasel juhul on saadud andmed kasutuskõlbmatud.
Pärast 2-päevast täiendavat töötlemist olid saadud topograafilised kontuurid 9 sentimeetri täpsusega nii horisontaalselt (X, Y) kui ka vertikaalselt (Z):
Projekti üldised tähtajad:
UAV meetod:
Välitööd (6,8 tundi) + andmetöötlus (24 tundi) =
30,8 tundi (umbes 4 päeva)
Tavaline meetod:
Välitööd (81,6 tundi) + Andmetöötlus (24 tundi)=
105,6 tundi (umbes 13 päeva)
Droonitehnoloogia abil sai insener lõpliku topograafilise uuringu ligikaudu 75 tunniga
Saadud andmete põhjal selgus, et:
1. Täiendav maa-arendus on vajalik jäätmekanalisatsiooni rajamiseks madalatel aladel, kus vett kinni hoitakse.
2. Töötajad saavad nüüd tõhusalt ennustada ja planeerida teede, majade jms ehituskuupäevi – see aitab töid õigeaegselt lõpetada.
3. Insener on õppinud tundma odavat ja kulutõhusat mehitamata õhusõidukite mõõdistamist ning kavatseb seda meetodit uuesti kasutada, et lähinädalatel läbi viia lõplik “manustatud” topograafilise uuringu.
Siit leiate rohkem ja paremaid droonimudeleid.
Drooni valimine
Kõigepealt defineerime probleemi, mis tuli selles töös lahendada. Esimeseks ülesandeks on ehitada üsna suurest põllumaast 3D-mudel (ortofotokaart) ühele tellijale, kelle põlde ümbritsevad sisuliselt metsad või nagu hiljem naljatasime – metsas leiduvad põllud. See on tüüpiline olukord Tomski oblasti põllumajandusele, mis on äärmiselt metsane. Otsige lihtsalt iseennast – kõik saab selgeks ilma sõnadeta.
Suur territoorium ja täiesti aegunud andmed maade eraldamise kohta ei anna objektiivset hinnangut maa seisukorrale, mistõttu pole maaomanikele mitte ainult huvitav, vaid ka kasulik mõista, milliseid ressursse nad tegelikult omavad (või ei oma).
Maaomanikel on juurdepääs neile veeveeeelsetele tahvelkaartidele, mis on paberist kokku liimitud 30–40 aasta taguste maade eraldamise andmetega. Andmed mulla toitainete sisalduse kohta on trükitud isegi värviliselt, mis on agronoomi jaoks kõige olulisem info, mis samuti enamjaolt ei vasta enam tegelikkusele. Lühidalt, kuigi käes on 21. sajand, elame sisuliselt eelmise sajandi keskpaiga andmete ja kaartidega. Loomulikult on objektiivse ja ajakohastatud info hankimine maa seisukorra kohta kasulik mitte ainult olemasoleva maa inventeerimisel, vaid ka uue maa käibele laskmisel, mille eest saab riigilt korralikke toetusi. Jääb üle vaid need maad soode ja metsade vahelt üles leida. Alustame otsingut.
Selliste suurte alade uurimiseks kasutatakse spetsiaalseid tööstuslikke lennuseadmeid - lennukitüüpi UAV-sid (tiivatüüpi disain). Need seadmed võimaldavad ühe lennuseansi jooksul katta kuni 1500 km 2 territooriumi ja saada edasiseks järeltöötluseks vajaliku kvaliteediga pilte. UAV-de valik turul on üsna suur. Nii imporditud kui ka kodumaised UAV-d igasse taskusse. See on tõsi, kallid, ja minu arvates on see täiesti põhjendamatu. Kuid ilmselt dikteerib seda turg. Hinnad alates 1 miljonist korraliku seadme eest. Soovitan teha väike paus ja vaadata lühikest videot (2 minutit 30 sekundit), mille ma spetsiaalselt selle artikli jaoks Habri lugejatele filmisin, et kohe aru saada, mis tüüpi tööstuslik UAV see on ja kuidas see välja näeb.
Mõõdistus UAV abil
Lennuk ise ei lenda kuhugi, kui ta just ei lennutata ja teeb seda, mida ta tegema peab. Mida peaks UAV täpselt tegema? Ta peab rangelt järgima lennujuhiseid ja viima uuringu läbi täielikult kooskõlas lennumissioonis sisalduva uuringuplaaniga.Lennu missioon
Lennu missioon– spetsiaalsed juhised, mis koosnevad juhistest operaatoritele võtteprotsessi läbiviimiseks, mis sisaldavad kõiki vajalikke nõudeid, sealhulgas pildistamisskaala ja fotoseadmete fookuskauguse kinnitamist, aerofoto vormingut, piki- ja põiksuunalise kattumise kindlaksmääratud protsenti ja võtteala mõõtmed. Nende esialgsete andmete põhjal määratakse uuringu kõrgus ja alus, särituste vaheline intervall, aerofotode arv marsruudil ja uuringukoha kohta ning hinnanguline aeg, mis kulub kogu objekti aeropildistamiseks. Oluline on mitte unustada, et pildid peavad olema rangelt kooskõlas valitud pildistamisskaalaga.Mis on tulistamisskaala?
Skaala järgi jaguneb aerofotograafia tavapäraselt ülisuurmõõtkavaliseks (suurem kui 1:2000, eraldusvõime kuni 20 cm), suuremõõtmeliseks (1:2000 kuni 1:10000), keskmise mõõtkavaga (1:10000). kuni 1:30000), väikesemahulised (1:30000 kuni 1:100000) ja üliväikesed (väiksem kui 1:100000). Siin ja edaspidi räägime objektide suuruste vastavusest tegelikkuses, korrelatsioonis nende kujutisega digitaalsel pildil 1 piksli kohta. See tähendab, et näiteks ülisuure mõõtkavaga 1:2000 pildil vastab 1 piksline kujutis objektile, mille mõõtmed on 20 cm.
Ülekattega maastiku pildistamine
Kvaliteetse kartograafilise teabe saamiseks ja ala 3D-mudeli ehitamiseks on vaja ala mõõdistada kattuvusega, s.o. pildistage maatükki nii sageli, et järgmine foto näib "kattuvat" eelmisega, analoogselt katuse katusega, kus iga plaat katab osa eelmisest. See tähendab, et UAV-st tulistamine toimub joonisel näidatud viisil - kattumisega.
Ja kogu territoorium tuleb jagada marsruutideks, st. saame n-arvu piki ja risti pilte, piki- ja põiksuunalise kattumisega, nagu on näidatud järgmisel joonisel
Ühe ja sama marsruudi kõrvuti asetsevate aerofotode pikisuunaline kattuvus jääb tavaliselt 55-70% piiresse ja põikisuunaline kattuvus on vähemalt 20%.
Kattumistel on oma eripärad. Reha number üks
Sama marsruudi külgnevate piltide kattumistel, mida nimetatakse pikisuunaliseks (Px), on oma eripärad. Liiga väikesed ja liiga suured piltide kattumised ei sobi territooriumi 3D-mudelite koostamiseks. Stereoskoopilise (mahulise) pildi saamiseks piisab teoreetiliselt 50% pikisuunalisest kattumisest. Piltide servaefektide ja aberratsioonide (kujutise moonutuste) tõttu on pikisuunaline kattuvus aga veidi suurenenud. Suured kattumised on samuti vastuvõetamatud, kuna see vähendab järsult pildi mahtu ja selle tulemusena halvendab 3D-mudelite ehituse kvaliteeti. Peaaegu 100% kattumisega saadakse kaks identset pilti, millel pole stereoskoopilist efekti ja see on vastuvõetamatu. Kõrvuti asetsevate piltide kattumine tasase pildistamise tingimustes peaks jääma 55-70% piiresse; mägistes tingimustes ja maastiku oluliste erinevuste korral saab kattuvust oluliselt suurendada kuni 80-90% ilma pildi ehitamise kvaliteeti kaotamata. 3D maastikumudel.
Seda tüüpi uuringud, mida kasutatakse enamikul juhtudel, viitavad kattuvusega alauuringule.
Enne töö alustamist kontrollitakse kõiki vajalikke seadmeid, materjale ja lennukaarte, koolitatakse meeskondi ning koostatakse vastavalt lennuülesannetele lennugraafik (uuringumarsruudid), seejärel kontrollitakse kõiki vajalikke mõõdistusparameetrite arvutusi.
Tabelis on kõik vajalikud lähteandmed aerofotograafia tegemiseks ja kõigi selle parameetrite arvutamiseks. Loomulikult sisestatakse need andmed automaatselt, kuid üldise ettekujutuse saamiseks annan arvutusvalemid, mis on alati kasulikud.
Vajaliku pildi eraldusvõime saamiseks tuleb UAV-st pildistada rangelt määratletud lennukõrguse H-korrusel.
kus H korrus - lennukõrgus, m; GSD - pikslite eraldusvõime, m/px; l x - kaamera maatriksi suurus (piki abstsissi), px.
Vahemaa külgnevate piltide (B) vahel nende arvu hilisemaks arvutamiseks pikisuunalisel marsruudil määratakse järgmiselt
kus P x - pikisuunaline kattuvus, %; GSD – piksli suurus maapinnal.
Marsruudi laius maapinnal (L M) sõltub UAV-digikaameraga koos kasutatava maatriksi suurusest (ordinaatsuunas) (l y) ja selle määrab järgmine seos:
kus l y on maatriksi laius piki y-telge, px.
Kõrvuti asetsevate uuringumarsruutide L y vahelise kauguse määramine põiksuunalise kattuvuse tingimusega P y saab arvutada valemiga
kus lõigu pikkus D x võrdub keskmise marsruudi pikkusega pikisuunas esimese aerofoto vasakust servast kuni viimase aerofoto parema servani 1 foto veerisega.
Marsruutide arv N m arvutatakse, võttes arvesse lõigu D y laiust, mis mõõdetakse põikisuunas keskelt esimese marsruudipildi ülemisest servast kuni viimase marsruudipildi alumisse serva koos veerisega 1 marsruudist.
Piltide koguarv uuringupiirkonna kohta N uch määratakse piltide koguarvuna kõikidel uuringumarsruutidel ja uuringu minimaalseks lennuajaks, mida saab eelkõige kasutada vastavateks töökulude majanduslikeks arvutusteks, arvutatakse järgmise valemiga:
kus V on UAV keskmine kiirus territooriumi uuringu ajal.
Loomulikult on see arvestuslik võtteaeg ja sellel pole midagi pistmist tegeliku tööajaga, mis olenevalt hajutatud rehade arvust, millel kõndima tuleb, võib arvutatust paari suurusjärgu võrra erineda , aga siiski)
Nagu eelpool mainitud, seatakse kõik vajalikud ülalmainitud pildistamise parameetrid automaatselt, võttes arvesse kaasaegsete UAV-seadmete kasutamist, mis on varustatud spetsiaalsete kontrollerite ja kaasaegse tarkvaraga. Töö sisekontrolli tagamisel on aga vaja kontrollida lähteandmete sisestamise täpsust ning saadud kujutiste kvaliteeti tuleb valikuliselt (või täielikult) kontrollida. Selleks on vajalik alles hoida (paber- või digitaalsel kujul) tehtud uuringute defektikaarte (piltide hindamine toimub 5-pallisel skaalal). Veaotsing viiakse läbi kohapeal, et vajadusel ebaõnnestunud lõigud uuesti pildistada, et mitte korrata komandeeringut.
Ja natuke ilmast. Veel üks reha
Maapinna pildistamine toimub läbi atmosfääri paksuse, mille omadused on muutlikud. Atmosfääri seisund määrab pildistamistingimused ja -tulemused. Atmosfääri füüsikalist olekut iseloomustavad selle läbipaistvus ja selles sisalduvate kiirte murdumine, õhutemperatuur, atmosfäärirõhk, õhuniiskus, pilvisus ja õhumasside liikumine. Atmosfääri läbipaistvuse aste, valgustus ja hägusus mõjutavad pildistamise toimivust kõige enam nähtavas ja lähis-IR spektrivahemikus.Maapinna ja UAV-le paigaldatud pildisüsteemi vaheline atmosfäärikiht sisaldab alati ühel või teisel määral pisikesi (0,01–1 mm) gaasi-, veeauru-, tolmu- ja suitsuosakesi. Need põhjustavad valguse hajumist atmosfääris ja tekitavad õhus endas täiendavat heledust, vähendades seeläbi maapinna detailide kontrastsust. Õhus hõljuvate osakeste valguse hajumisest tingitud atmosfääri kuma või hägusust nimetatakse uduseks. Kui atmosfääris on ülekaalus gaasimolekulid ja veeaur, hajuvad lühikese lainepikkusega kiired tugevamini ja atmosfääri udu on valdavalt sinist või sinist värvi. Kui ülekaalus on hõljuvad tolmuosakesed, suits ja muud võõrkehad, hajutab udu spektri kõikide värvidega kiireid võrdselt ja ta ise omandab halli või valkja värvuse. Selline udu on tõenäolisem metsatulekahjude ja tööstusettevõtete suitsuga piirkondades või piirkondades, kus levivad tolmu- ja liivaosakesed.
Aerofotograafia on võimalik ka kõrgetes pidevates pilvedes, mis asuvad uuringut teostava UAV kohal. Suur pidev pilvisus võimaldab saada varjuvabu õhufotosid pehmendatud varjutoonidega, mille tulemusena on metsavõra sügavamal nähtav, selle varjutatud osad on paremini nähtavad.
Metsataimestiku dešifreerimisel on oluline Päikese kõrguse mõju uuringu ajal: mida kõrgem see on, seda kontrastsem on võrade valgustatud ja varjutatud külgede suhe võras. Ka varjud heidavad selgemalt.
Kui päikesekõrgus on üle 30°, on võrapildi üldilme hele ja kirju, kuna kinnised istutused koosnevad heledatest võradest ja võrade vahelt varjutatud ruumidest tumedast taustast.
Tavaliselt algab filmimine mitte varem kui 2 tundi pärast päikesetõusu ja lõpeb 3 tundi enne päikeseloojangut. Enamasti piirdub aerofotograafia kellaaeg kolme-nelja tunniga, sest peale kella 9-10 ilmuvad eriti metsaaladel rünkpilved, mis saavutavad oma suurima arengu kella 13-15ks. Pole dogma. , tähelepanek omast kogemusest.
Mõõdistamise otseseks piiranguks on tugev vihmasadu, lumi, äikesetorm või äkilised tuuleiilid horisontaalkiirusega üle 10-15 m/s ja vertikaalsed puhangud üle 3 m/s. Vaatamata asjaolule, et kaasaegseid tööstuslikke mehitamata õhusõidukeid saab kasutada märkimisväärse tuulekoormuse tingimustes, on siiski soovitatav omada süsteeme lennutingimuste meteoroloogiliseks jälgimiseks, millega peaks kaasnema horisontaalse ja vertikaalse tuule kiiruse ja õhuniiskuse kontroll, kuna õhuniiskus mõjutab oluliselt õhutihedust ja sellest tulenevalt ka UAV aerodünaamilisi omadusi. Hoolimata asjaolust, et mehitamata õhusõidukite tootjad kirjutavad reklaamis, et nende seadmed lendavad peaaegu iga ilmaga, on parem lennutegevust läbi viia tavalise ilmaga. UAV kaotamine on palju kallim kui sobivate ilmastikutingimuste ootamine. Enamik neist seadmetest sureb ju kahel põhjusel – operaatorite hoolimatus ja sobimatu ilm. Mõlemad on mehitamata õhusõidukite tootjate jaoks hea asi, sest kallis UAV remont on samuti väga tulus äri. Seetõttu ei saa operaatorikoolitusega koonerdada ja asjaga kiirustada sooviga kõik kiiresti ära teha. See on täpselt nii, kui kiirustamine ja naer on kõige otsesemas seoses.
Ettevaatust, karmid seadused!
Kujutagem ette, et teil on suurepärased seadmed, tööstuslikud mehitamata õhusõidukid ja suurepärased operaatorid, töökliendid, kuid satute ikkagi vanglasse. Jah, see on õige, sest lennuürituste korraldamise ja õhuruumi avamise seaduslike nõuete eiramine võib kergesti kaasa tuua selliseid tagajärgi. Midagi ei saa teha, selles mõttes on Venemaal kõik nii välja mõeldud, et isegi kui kõiki reegleid järgitakse, ei pruugita midagi arvesse võtta. Üldiselt on ametliku lennuloa saamise protsess (õhuruumi avamine) ikkagi kontsert. Iga juhtum on spetsiifiline. Üldpõhimõtted on järgmised. UAV-dega lennutegevuste läbiviimiseks on vaja rangelt järgida seaduslikke nõudeid. Õhuruumi avamise töö põhidokument on Vene Föderatsiooni valitsuse 11. märtsi 2010. aasta määrus N 138 "Vene Föderatsiooni õhuruumi kasutamise föderaalreeglite kinnitamise kohta". Reeglite teine lõik sisaldab UAV määratlust: mehitamata õhusõiduk on õhusõiduk, mis sooritab lendu ilma piloodita (meeskonnata) ja mida juhitakse lennu ajal automaatselt, operaatori poolt juhtimispunktist või nende meetodite kombinatsioon.Seega on Õigusaktide lennutegevuse tagamise nõuete täitmiseks (üldjuhul) vaja läbi viia mitmeid kohustuslikke meetmeid. Mehitamata õhusõiduki lennuplaani kohta on vaja koostada teade (edaspidi stardiplaani teade). Teade on informatsioon kavandatava tegevuse kohta õhuruumi kasutamisel, mille õhuruumi kasutaja või tema esindaja saadab lennumaapealse lennuvõrgu kaudu andmeedastuseks ja telegraafiteadete edastamiseks lennuliiklusteenistuse asutusele (lennujuhtimine), Interneti kaudu või paberil, kaasa arvatud faksiteade .
Sõnum stardiplaani kohta saadetakse nii andmeedastus- ja telegraafisõnumite maapealse lennundusvõrgu kaudu kui ka paberkandjal, sealhulgas faksiteatena, vormistatud telegrammina, mis koosneb kolmest osast: aadress, teave ja liitumisleping.
Telegrammi aadressi- ja allkirjaosad täidetakse vastavalt kehtestatud telegraafiteadete adresseerimise ja edastamise reeglitele.
Telegrammi teabeosa täidetakse Vene Föderatsioonis õhusõidukite liikumist käsitlevate teadete tabelis ja õigusaktide nõuetes määratletud järjekorras ja reeglite kohaselt.
Sõnum stardiplaani kohta Interneti kaudu saadetakse, täites ATS-üksuse veebisaidil õhusõiduki lennuplaani teabeosa käesolevas teatelehes määratletud järjekorras ja reeglite kohaselt.
Stardiplaani sõnumi tekst täidetakse ladina või vene tähestiku vastavates käändes trükitähtedega. Pidades silmas õhuruumi kasutamise valdkonna seadusandluse dünaamiliselt arenevat, on need reeglid muutumas. Nende reeglite täitmata jätmine või osaline täitmata jätmine võib kaasa tuua füüsiliste või juriidiliste isikute haldusvastutuse ning raskete tagajärgede korral - kriminaalvastutuse seaduses ettenähtud korras.
Nõuded UAV-operaatoritele ja lennujuhile
Kaasaegsed professionaalsed UAV-d on väga ohtlikud sõidukid. Käiturmootorite olemasolu, UAV märkimisväärne kaal ja töö keerukus seavad operaatorite kvalifikatsioonile teatud nõuded. Siberi piirkonna metsaala filmimine on seotud metsatulekahju piirkonda langemise ohuga, täiendavaks ohuteguriks on puukide ja kääbuste olemasolu. Personal peab rangelt järgima operaatori ohutusjuhendi nõudeid, töid teevad vähemalt kaks operaatorit. Välilennutööd tegevad inimesed peavad olema puukentsefaliidi vastu vaktsineeritud, omama spetsiaalset kaitseriietust, UAV operaatoriluba ja tsiviilpassi, õhuruumi avamise lubade komplekti, esmaabikomplekti ja sidevahendeid. Piirkondades, kus mobiilsideoperaatorite side puudub või on ebastabiilne, kasutage VHF- ja HF-raadiojaamu. UAV-st filmimise korraldamisel kohtades, kus ohtlikud loomad ilmuvad, peavad lennujuhil olema vahendid nende eemale peletamiseks (mürapadrunid ja erivahendid) või tulirelv (luba korral). Kui on vaja kasutada relvi, teatatakse sellest õiguskaitseorganitele ja (või) metsandusspetsialistidele, et juhtumiga tegeleda.Ohtlike nähtuste ilmnemisel lennualal tuleb need viivitamatult peatada ning lennujuht peab tegema kõik mõistlikud jõupingutused operaatorite ohutuse tagamiseks ning kiiresti ohtlikust kohast lahkuma, näiteks kui läheneb metsatulekahju.
Noh, umbes nii tehakse ettevalmistusi UAV uuringute läbiviimiseks tööstuslike lennuseadmete abil. Järgmistes seeriates (artiklites) käsitleme kvaliteetse kartograafilise teabe ja 3D maastikumudelite saamiseks saadud UAV-piltide töötlemise ja tõlgendamise tehnoloogiaid. Räägime ka erinevate huvitavate objektide dešifreerimisest UAV-piltidel. See saab olema huvitavam! Head päeva!