Оптимизация многоциклевой системы дистанционного зондирования с применением БПЛА

DOI: 10.34759/trd-2023-129-22

Авторы

Гумбатов Д. А.

Национальное аэрокосмическое агентство Азербайджана, ул. Ахундова Сулеймана Сани, 1, Баку, AZ1115, Азербайджанская Республика

e-mail: h.dilan@mail.ru

Аннотация

Статья посвящена анализу и синтезу оптимальных многоциклевых систем дистанционного зондирования на базе беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Рассмотрены и решены две задачи оптимизации. В первой задаче циклы измерений в количестве отличаются тем, что высота полета в каждом цикле различна и ставится задача определить оптимальную зависимость между высотой полета и длительностью цикла. Показано, что специально сформированный функционал цели, названный «площадью полета БПЛА», достигнет минимума, если высота полета будет убывать по мере увеличения длительности цикла измерений.

Вторая задача оптимизации предусматривает вычисление оптимальной зависимости длительности цикла от длины дистанции пройденной в течение одного цикла.

Показано, что при наличии прямой связи между указанным показателями количество информации, добываемой в многоциклевом режиме, достигает максимальной величины.

Ключевые слова:

многоциклевый режим, дистанционное зондирование, беспилотный летательный аппарат, оптимизация, высота полета

Библиографический список

1. Pena F., Luna P., Isaac M., Ragab A. R., Elmenshawy K., Gomez D., Campoy P., Molina M. A proposed system for multi-UAVs in remote sensing operations // Sensors, 2022, vol. 22, pp. 9180. URL: https://doi.org/10.3390/s22239180
2. Yao H., Qin R., Chen X. Unmanned aerial vecihle for remite sensing applications- A review // Remote Sensing, 2019, vol. 11, pp. 1443. DOI: 10.3390/rs11121443
3. Каримов А.Х. Особенности проектирования беспилотных авиационных систем нового поколения // Труды МАИ. 2011. № 47. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=26769
4. Каримов А.Х. Цели и задачи, решаемые беспилотными авиционными комплексами нового поколения // Труды МАИ. 2011. № 47. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=26767
5. Каримов А.Х. Возможности беспилотных авиационных систем следующего поколения // Труды МАИ. 2011. № 47. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=26768
6. Адамцевич Л.А., Воробьев П.Ю., Железнов Е.М. Технология мониторинга объектов капитального строительства на этапах жизненного цикла методами дистанционного зондирования с использованием беспилотных летательных аппаратов (дронов) на основе высокоточной цифровой модели объекта // Строительство и архитектура. 2021. Т. 9. № 3. С. 51-55. DOI: 10.29039/2308-0191-2021-9-3-51-55
7. Долгополов Д.В. Возможности использования беспилотных авиационных систем для контроля соответствия результатов строительства площадных объектов трубопроводного транспорта проектным решениям // Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий. 2020. Т. 25. № 4. С. 85-95. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-4-85-95
8. Студеникин А.В., Михалин В.А., Иванов Р.В., Магаршак С.И. Практика применения перспективных беспилотных летательных аппаратов для мониторинга и аэрофотосъемки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 4. С. 102-106.
9. Иванова Ю.Н., Иванов К.С., Бондарева М.К., Иванов И.Г., Жуков А.О. Применение беспилотных летательных аппаратов при геологоразведочных и поисково-оценочных работах // Исследование Земли из космоса. 2021. № 1. С. 78-88. DOI: 10.31857/S0205961421010061
10. Дубянский В.М., Цапко Н.В., Шапошникова Л.И., Дегтярев Д.Ю., Давыдова Н.А. и др. Использование беспилотного летательного аппарата для повышения эффективности мониторинга природного очага чумы // Здоровье населения и среда обитания-ЗНИСО. 2018. № 2. С. 52-56. DOI: 10.35627/2219-5238/2018-299-2-52-56
11. Айнакулов Ж.Ж., Макаренко Н.Г., Палташев Т.Т. Опыт моделирования горнорудных ландшафтов методами интеллектуального мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 43-50. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-7-43-50
12. Купряшина Д.С., Базарова М.Т., Тюкленкова Е.П. Применение беспилотных летательных аппаратов при мониторинге сельскохозяйственных угодий Таджикистана // Современные научные исследования и инновации. 2018. № 6. URL: https://web.snauka.ru/issues/2018/06/86696
13. Ahmed M., Mumtaz R., Anwar Z., Shaukat A., Arif O., Shafait F. Amulti-step approach or optically active and inactive water quality parameter estimation using deep learning and remote sensing // Water, 2022, vol. 14, pp. 2112. DOI: 10.3390/w14132112
14. Yan J., Chen X., Chen Y., Liang D. Multistep prediction of land cover from dense time series remote sensing images with temporal convolutional networks // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, vol. 13. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9184116
15. Papadomanolaki M., Christodoulidis S., Karantzalos K., Vakalopoulou M. Unsupervised multistep deformable registration of remote sensing imagery based on deep learning // Remote Sensing, 2021, vol. 13, pp. 1294. DOI: 10.3390/rs13071294
16. Zhang Y., Yang Y., Zhang Q., Duan R., Liu J., Qin Y., Wang X. Toward multi-stage phenotyping of soybean with multimodal UAV sensor data: a comparison of machine learning approaches for leaf aera index estimation // Remote Sensing, 2023, vol. 15. DOI: 10.3390/rs13071294
17. Polonelli T., Qin Y., Yeatman E. M., Benini L., Boyle D. A flexible, Low-power platform for UAV-based data collection from remote sensors // IEEE Access, 2020, pp. 3021370. DOI:10.1109/ACCESS.2020.3021370
18. Pranchai A., Zonklin N., Sirirueang K. A comparative evaluation of unmanned aerial vehicles (UAVs) for forest survey // Journal of Tropical Forest Research, 2019, 3(1), 54-61.
19. Liu C., Akbar A., Wu H. Dynamic model constrained optimal flight speed determination of surveying UAV under wind condition // 26th International Conference on Geoinformatics, 2018. DOI:10.1109/GEOINFORMATICS.2018.8557071
20. Эльгольц Л.Е. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. — М.: Наука, 1974. — 432 с.

Скачать статью