Задачі підсупутникового моніторингу в аерокосмічному комплексі

Автор(и)

  • Софія Іоганівна Альперт ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-7284-6502

DOI:

https://doi.org/10.36023/ujrs.2020.27.184

Ключові слова:

безпілотний літальний апарат, дистанційне зондування Землі, екологічний моніторинг, сільськогосподарські задачі

Анотація

На даний час із швидким розвитком інформаційних технологій дистанційне зондування Землі із використанням безпілотних літальних апаратів (дронів) дає нові можливості для проведення більш детальних наукових досліджень. БПЛА (безпілотні літальні апарати) дають можливість отримувати дані за досить низькою вартістю. Також вони надають дані швидше, ніж пілотовані літальні апарати. На сьогоднішній день дрони часто використовуються, оскільки застосування пілотованих літальних апаратів може бути небезпечним, складним та дорогим для деяких територій. Застосування БПЛА, що літають на низькій висоті дає можливість отримувати зображення з дуже високою роздільною здатністю та достатньою точністю. У цій статті були розглянуті структура та основні деталі дронів. Також було зауважено, що технології дистанційного зондування Землі на основі БПЛА застосовуються в різних сферах.
Сільськогосподарські дрони допомагають аналізувати врожаї, приймати рішення щодо використання інформації про посіви та вдаватися до необхідних дій для усунення проблем. Ці безпілотники дають змогу побачити поля з неба. Сільськогосподарські дрони використовуються для збільшення продукції врожаю та контролю за ростом сільськогосподарських культур. Дрони та супутники дають детальну картину полів. Вони періодично оглядають поля. Сільськогосподарські дрони можуть вирішувати багато питань, таких як: відмінності ґрунтів, зараження шкідниками та зміни врожаю на протязі часу. Вони також показують відмінності між здоровими та нездоровими рослинами. Дрони літають над посівами та допомагають приймати рішення щодо того, як діяти з урахуванням інформації про посіви. На даний час вдосконалення сільськогосподарських безпілотних літальних апаратів відбувається досить потужно. З постійним вдосконаленням технологій знімки сільськогосподарських земель мають бути вищої якості.
Дрони використовуються для пошуку та картографування родовищ корисних копалин, для дистанційного моніторингу у нафтовій та газовій промисловості. Дрони можуть надавати інформацію про природні катастрофи та оцінювати можливі втрати. Вони допомагають вести моніторинг лісів та оцінювати стан рослин. Безпілотні літальні апарати також використовуються у військовій справі та у екологічному моніторингу. Було також зазначено, що є усі передумови для розробки та вдосконалення безпілотників.

Посилання

Alpert, М.І., Alpert, S.І. (2019, May). A new approach to the application of Jaccard coefficient and Cosine similarity in Hyperspectral Image Classification. Proceedings of the XVIII-th International Conference on Geoinformatics—Theoretical and Applied Aspects, 1–5, Kiev.

Alpert, М.І., Alpert, S.І. (2020, May). New methods to determine basic probability assignment and data fusion in Hyperspectral Image Classification. Proceedings of the XIX-the International Conference on Geoinformatics. Theoretical and Applied Aspects, 1–5, Kiev.

Bongasser, M. (2008).Hyperspectral Remote Sensing: Principles and Applications. Boca Raton, FL: CRC Press, 119.

Floreano, Dario, Wood, Robert, J. (2015). Science, technology an the future of small autonomous drones. Nature, 521 (7553). 460–466. doi:10.1038/nature14542.

Horowitz, Michael, C. (2020). Do Emerging Military Technologie Matter for International Politics? Annual Review of Political Science, 23. 385–400. doi:10.1146/annurev-polisci-050718-032725

Koparan, Cengiz, Koc, Ali Bulent, Privette, Charles, V., Sawyer, Calvin, B. (.2020). Adaptive Water Sampling Device for Aerial Robots. Drones,4 (1). 5. doi:10.3390/drones4010005

Koparan, Cengiz, Koc, Ali Bulent, Privette, Charles, V., Sawyer, Calvin, B., Sharp, Julia, L. (2018). Evaluation of a UAV-Assisted AutonomousWater Sampling. Water, 10 (5). 655. doi:10.3390/w10050655

McCoy, R. M. (2005). Fields Methods in Remote Sensing. New York: Guilford Press. 150-160.

McKnight, Veronica. (2015). Drone technology and the Fourth Amendment: aerial surveillance precedent and Kyllo do not account for current technology and privacy concerns. California Western Law Review, 51. 263.

Popov, M., Alpert, S., Podorvan, V., Topolnytskyi, M., Mieshkov, S. (2015). Method of Hyperspectral Satellite Image Classification under Contaminated Training Samples Based on Dempster-Shafer’s Paradigm. Central European Researchers Journal, 1 (1), 86–97.

Popov, M. A., Alpert, S. І., Podorvan, V. N. (2017). Satellite image classification method using the Dempster-Shafer approach. Izvestiya, atmospheric and oceanic. Physics, 53 (9). 1112–1122. doi: 10.1134/ s0001433817090250.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-12-10

Як цитувати

Альперт, С. І. (2020). Задачі підсупутникового моніторингу в аерокосмічному комплексі. Український журнал дистанційного зондування Землі, (27), 26–30. https://doi.org/10.36023/ujrs.2020.27.184

Номер

Розділ

Застосування даних дистанційного дослідження Землі: проблеми і завдання