О точности прямого геореференцирования беспилотного летательного аппарата в зонах с различными климатическими условиями


DOI: 10.34759/trd-2022-126-26

Авторы

Гусейнов Г. А.1*, Зульфугарлы П. Р.1**, Абдуррахманова И. Г.2

1. Азербайджанский технический университет, просп. Гусейна Джавида, 25, Баку, 370073, Азербайджан
2. Национальное аэрокосмическое агентство Азербайджана, ул. Ахундова Сулеймана Сани, 1, Баку, AZ1115, Азербайджанская Республика

*e-mail: tk_xt2001@mail.ru
**e-mail: Peri.rzayeva30@gmail.com

Аннотация

Задачи проведения измерений с относительно высоким временным и пространственным разрешением с помощью БПЛА могут быть успешно выполнены при осуществлении точного геореференцирования их положения, т. е. привязки фотограмметрических приборов к какой-либо координатной системе. Различают непрямое и прямое геореференцирование. При непрямом геореференцировании учитываются реальные координаты наземных контрольных точек (GCP) и они сравниваются с результатами измерения этих точек на изображениях. При прямом геореференцировании осуществляется непосредственное использование известных объектов на изображении. Однозначное определение оптимальной плотности размещения GCP в RTK GPS системах не представляется обоснованным, т. к. при этом учитывается суммарное влияние как технических факторов, так и метеорологических факторов (водяные пары, давление, температура). В настоящей статье предлагается способ учета влияния такого общего фактора. Определение такого обобщенного фактора и предположение о том, что величина этого фактора непостоянна в пространстве позволяет сформулировать и решать оптимизационную задачу вычисления оптимальной зависимости плотности размещения GCP от указанного обобщенного показателя. Проанализирована точность прямого геореференцирования БПЛА в зонах с различными климатическими условиями. Сформулирована и решена оптимизационная задача нахождения таких показателей геореференцирования измерительных приборов по x и по y как плотность размещения GCP (контрольных точек) и пьедестал экспоненциальной зависимости погрешность геореференцирования от количества установленных контрольных точек. Показано, что если допустить наличие аналитической зависимости количества контрольных точек по трассе полета от величины указанного пьедестала то минимум среднеинтегральной величины относительной погрешности референцирования достигается при наличие обратной логарифмической зависимости количества контрольных точек от высоты вышеотмеченного пьедестала.

Ключевые слова:

геореференцирование, беспилотный летательный аппарат, измерения, оптимизация, контрольные точки

Библиографический список

  1. Zhang H., Aldana-Jague E., Clapuyt F., Wilken F., Vanacker V., Van Oost K. Evaluating the potential of post-processing kinematic (PPK) georeferencing for UAV-based structure-from-motion (SfM) photogrammetry and surface change detection // Earth Surface Dynamics, 2019, vol. 7, pp. 807-827. DOI:5194/esurf-7-807-2019
  2. Eltner A., Kaiser A., Castillo C., Rock G., Neugirg F., Abellan A. Image-based surface reconstruction in geomorphometry-merits, limits and developments // Earth Surface Dynamics, 2016, vol. 4. Pp. 359-389. DOI:5194/esurf-4-359-2016
  3. Kim D.W., Yun H.S., Jeong S.J., Kwon Y.S., Kim S.G., Lee W.S., Kim H.J. Modeling and testing of growth status for Chinese cabbage and white radish with UAV-based RGB imagery // Remote Sensing, 2018, vol. 10, pp. 563. DOI:3390/rs10040563
  4. Lian X., Li Z., Yuan H., Hu H., Cai Y., Liu X. Determination of the stability of high-steep slopes by global navigation satellite system (GNSS) real time monitoring in Long Wall Mining // Applied Sciences, 2020, vol. 10, pp. 1952. DOI:3390/app10061952
  5. Long N., Millescamps B., Guillot B., Pouget F., Dumon A., Lachaussee N., Bertin X. Monitoring the topography of a dynamic tidal inlet using UAV imagery // Remote Sensing, 2016, vol. 8, pp. 387. DOI:10.5194/isprs-archives-XLI-B1-1127-2016
  6. Immerzeel W.W., Kraaijenbrink P.D.A., Shea J., Shrestha A., Pelliciotti F., Bierkens M.F.P., De Jong S.M. High-resolution monitoring of Himalayan glacier dynamics using unmanned aerial vehicles // Remote Sensing Environ, 2014, vol. 150, pp. 93-103. DOI: 10.1016/J.RSE.2014.04.025
  7. Скрябин Ю.М., Потехин Д.С. Определение траектории горизонтального пролета беспилотного летательного аппарата через линию электростатических датчиков // Труды МАИ. 2019. № 106. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=105747
  8. Картуков А.В., Меркишин Г.В., Назаров А.Н., Егоров В.В. Использование изображений обьектов для анализа параметров воздушной среды в окрестности движущихся обьектов // Труды МАИ. 2020. № 112. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=116371. DOI: 34759/TRD-2020-112-12
  9. Ермaков П.Г., Гоголев А.А. Сравнительный анализ схем комплексирования информации бесплатформенных инерциальных навигационных систем беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2021. № 117. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=156253. DOI: 34759/trd-2021-117-11
  10. Корнилов А.В., Корчагин К.С., Лосев В.В. Разработка алгоритмов комплексной измерительной навигационной системы авиaционного применения на отечественной элементной базе // Труды МАИ. 2021. № 117. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=156235. DOI:34759/TRD-2021-117-09
  11. Ивашова Н.Д., Михайлин Д.А., Чернякова М.Е., Шаныгин С.В. Нейросетевое решение задачи оперативного планирования маршрутного полета беспилотных летательных аппаратов и назначение времени наблюдения наземных обьектов с помощью нечеткой логики при отображении этих результатов на экране компьютера до вылета // Труды МАИ. 2019. № 104. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=102223.
  12. Бортаковский А.С., Урюпин И.В. Оптимизация маршрутов непрерывно-дискретного движения управляемых объектов при наличии препятствий // Труды МАИ. 2020. № 113. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=118185. DOI:34759/trd-2020-113-17
  13. Nolan M., Larsen C., Sturm M. Mapping snow depth from manned aircraft on landspace scales at centimeter resolution using structure-from-motion photogrammetry // Cryosphere, 2015, vol. 9, pp. 1445-1463. DOI: 594/tc-9-1445-2015
  14. Hugenholtz C., Brown O., Walker J., Barchyn T. E., Nesbit P., Kucharczyk M., Myshak S. Spatial accuracy of UAV-derived orthoimagery and topography: comparing photogrammetric models processed with direct geo-referencing and ground control points // Geomatica, 2016, vol. 70, pp/ 21-30. DOI:5623/cig2016-102
  15. Liu X., Lian X., Yang W., Wang F., Han Y., Zhang Y. Accuracy assessment of a UAV direct georeferencing method and impact of the configuration of ground control points // Drones, 2022, vol. 6, pp. 30. URL: https://doi.org/10/3390/drones6020030
  16. Aguera-Vega F., Carvajal-Ramirez F., Martinez-Carricondo P. Assessment of photogrammetric mapping accuracy based on variation ground control points number using unmanned aerial vehicle // Measurement, 2017, vol. 98, pp. 221-227. DOI:1016/j.measurement.2016.12.002
  17. Tahar K.N. An evaluation on different number of ground control points in unmanned aerial vehicle photogramm etric block // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing, 2013, vol. 40, pp. 93-98. URL: https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-2-W2-93-2013
  18. Martinez-Carricondo P., Aguera Vega F., Carvajal-Ramirez F., Mesas-Carrascosa F., Garcia-Ferrer A., Perez-Porras F. Assessment of UAV-photogrammetric mapping accuracy based on variation of ground control points // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2018, vol. 72. DOI:10.1016/j.jag.2018.05.015
  19. Reshetyuk Y., Martensson S.G. Generation of highly accurate digital elevation models with unmanned aerial vehicles // Photogrammetric Record, 2016, no. 31, no. 143-165. DOI:10.1111/phor.12143
  20. Эльсгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. — М. Наука, 1974. — 432 c.

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход