CC BY
13
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
3-9 км имеется сильный ветер, в то время как в наземном слое ветра нет. Кучевые облака располагаются на высотах от 2 км и исключают аэрофотосъемку. БПЛА никогда не поднимается до таких высот, и кучевые облака не создают для него помехи. Кроме того, при облачной погоде днем имеет место рассеянный свет, который исключает повышенную контрастность наземных объектов и повышает качество съемки с БПЛА. Для съемки протяженных объектов применяют группы БПЛА.
2. Развитие геоинформатики с применением БПЛА
Развитие БПЛА в значительной степени переосмысливает геоинформатику, а также саму концепцию воздушной мощи. Сегодня беспилотные летательные аппараты обладают практически всеми характерными качествами пилотируемых летательных аппаратов, кроме того, они преодолевают некоторые физиологические и физические ограничения пилотов и полностью избегают человеческого риска. Отсутствие пилота в кабине позволяет эксплуатировать БПЛА на пределе их эксплуатационной возможности, тем самым повышая время в полете, полезную нагрузку, потолок высоты и скорость. Последние достижения в области пилотируемых авиационных систем были интегрированы с достижениями в области компьютеров, каналов передачи данных, систем управления и оптроники, чтобы сделать БПЛА мощным средством сбора, обработки и передачи данных. Кроме того, достижения в области микроэлектроники и бесконтактных/визуальных датчиков в сочетании с наличием детального картографирования ГИС привели к разработке микро-БПЛА, которые могут автономно работать на очень малых высотах в плотной городской среде и обеспечивать невероятный интеллект.
БПЛА до сих пор не были официально признаны авиационными машинами, и для сертификации/ стандартизации не было использовано никакой общей стандартной классификации БПЛА. Условно беспилотники обычно разделяют на три большие категории1:
- ДПЛА - беспилотные дистанционно-пилотируемые аппараты;
- автоматические БПЛА;
- неуправляемые БПЛА.
В свою очередь в этих категориях разделяют микро-, мини-, средние и тяжелые БПЛА. Отношение беспилотника к тому или иному классу определяют по массе, дальности и высоте полета и времени, которое аппарат способен провести в воздухе:
- Тяжелые - имеют потолок до 20 км, могут провести в воздухе без дозаправок более 24 часов;
- Средние (иногда их называют «миди») - имеют массу до 1000 кг, способны провести в воздухе 10-12 часов и подняться на высоту до 9-10 км;
- Мини - 50 кг, несколько часов могут провести в воздухе, потолок ограничен 3-5 км;
- Микро - до 10 кг, около часа в воздухе и высота полета до 1 километра.
В данный момент беспилотные аппараты России в основном представлены БПЛА самолетного типа, однако в последнее время быстро развивается направление по созданию БПЛА вертолетного типа.
Помимо очевидных военных целей БПЛА могут использоваться в гражданской сфере для коммуникаций, картирования, мониторинга атмосферы, наблюдения за Землей, дополняя данные спутников дистанционного зондирования. Например, мини-БПЛА используются группами для съемки протяженной территории, в том числе, для мониторинга морского или океанического побережья [9]. В случае возникновения внештатных или чрезвычайных ситуаций БПЛА становятся незаменимыми, поскольку их потеря не несет угрозы для жизни людей. Они обеспечивают сбор, обработку данных в центр управления в режиме реального времени.
Типичный БПЛА, помимо его планера и двигательной установки, также требует наличия системы связи и системы управления. Система управления может быть полностью автономна, дистанционно и в режиме реального времени контролироваться или дистанционно пилотироваться/управляться в режиме реального времени [16].
1 Tecnocom.ru [Электронный ресурс]. - URL: http://www.tecnocom.ru/stati/bespilotnye-letatelnye-apparaty-v-rossii (дата обращения: 25.03.2020).
Образовательные ресурсы и технологии. 2020. № 1 (30)
85
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Управление БПЛА и полезной нагрузкой осуществляется через наземную станцию управления (Ground Control Station - GCS) по каналам передачи данных. GCS может быть контейнерной станцией, которая может быть наземной, на борту пилотируемого самолета, корабля, подводной лодки или в любом другом месте, или даже портативной станцией на базе ноутбука, которая может использоваться в любом месте в пределах диапазона управления. В обычных БПЛА системы навигации и наведения могут включать вспомогательные модули ГИС/GPS, в то время как более сложные БПЛА могут использовать дифференциальный GPS (DGPS) и модули согласования контуров местности.
В отсутствие летного состава на борту БПЛА отсутствует ситуационная осведомленность. Таким образом, полет БПЛА должен постоянно контролироваться внешними средствами, такими как радары или дополнительные датчики, которые размещаются на воздушном средстве и проектируют интерфейсы для включения их в нисходящую линию связи. Управление каналами передачи данных и нисходящие линии связи делают БПЛА уязвимыми к помехам и ограничению пропускной способности. Будучи беспилотными, БПЛА нуждаются в резервировании практически во всех системах, влияющих на безопасность полета, например, в командных звеньях, бортовых компьютерах, навигационных датчиках и системах, сервоприводах или системах посадки.
С учетом того, что сети на основе TCP IP используются в беспилотных летательных аппаратах, существующие наземные станции (GCS) уходят в прошлое или остаются автономной станцией [16]. Вместо GCS создается центральный центр управления, имеющий несколько контрольных станций, и данные, собранные со всех БПЛА, мгновенно интегрируются в одну систему. Это позволяет оператору (или системам) принимать решения на основе всесторонних данных. Управление БПЛА может быть передано на любую станцию управления в сети, независимо от физического местоположения БПЛА. Кроме того, технически становится возможным управлять некоторыми функциями БПЛА в полете с помощью мобильного устройства. Это дает возможность управлять БПЛА или его полезной нагрузкой из любой точки мира.
3. Технологическая реализация съемки
Беспилотные летательные аппараты применяются для решения геодезических задач и геомониторинга и последующего пространственного моделирования, входящего в геодезическое или геоинформационное обеспечение. В настоящее время существуют три основных направления применения БПЛА: сбор геоданных, экстренная поддержка в чрезвычайных ситуациях, регулярный геомониторинг [18] или геотехнический [6] мониторинг. Съемка включает две дополняющие группы задач: задачи управления и задачи получения информации. Задачи управления основаны на теории управления подвижными объектами [14] и теории многоцелевого управления [11; 15] для групп БПЛА. Основные этапы съемки и пространственного моделирования с использованием БПЛА представлены на рисунке 1.
Технология съемки использует три канала: фотограмметрический, телевизионный и сенсорный [12]. Эти каналы интегрированы в общую технологию съемки, где они являются комплементарными [8]. На основе съемки получают данные, которые преобразуются в модели.
На первом этапе осуществляют комплексную съемку и на ее основе получают данные о трех качественно разных пространственных объектах. На втором этапе строят модели пространственных объектов на основе полученных точечных измерений. Модели формируют из множества связанных точек. При этом используют семантическое моделирование или конструирование [3]. Затем разрозненные модели сводят в единую интегрированную пространственную модель. При учете особенностей некоторых пространственных объектов удалось разработать специальный алгоритм [10] построения пространственной модели.
Применение БПЛА создало новые возможности для пространственного моделирования, поскольку БПЛА может не только собирать информацию массовым способом, но и по специальному техническому заданию собирать информацию о конкретной модели: объекта или отдельного фрагмента. При этом важно, что такой сбор может контролироваться с земли и оператор может выбирать ракурс съемки и взаимное расположение датчика и объекта.
86
Образовательные ресурсы и технологии. 2020. № 1 (30)
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Рисунок 1 - Основные этапы съемки и пространственного моделирования с использованием БПЛА
4. Методы и приемы пространственного моделирования по информации, собираемой при помощи БПЛА
Пространственное моделирование включает несколько разновидностей: дискретное, аналоговое, цифровое, геоинформационное, образное, структурное, топологическое, виртуальное моделирования. Одно из назначений пространственного моделирования с помощью БПЛА (ПМ БПЛА) - это исследование сложных объектов и процессов и упрощение их для простого анализа и прогнозирования. ПМ БПЛА должны упрощать представление ситуации или объекта, несмотря на сложность исходной информации. В этом аспекте пространственное моделирование является одним из методов редукции «больших данных». При исследовании устойчивого развития территорий ПМ БПЛА привязывают к конкретной местности. В этом случае речь идет о локальном моделировании [13]. Примером такого моделирования является геостатистическое моделирование, которое широко применяют в геологии, экологии и даже кадастре. ПМ БПЛА не только отображает явления и процессы реального мира, но и является объективным практическим критерием проверки истинности знаний о конкретной пространственной ситуации. Пространственное моделирование создает в итоге информационные пространственные модели и информационные ресурсы. В научном плане ПМ БПЛА помогает формировать картину мира, исследуя закономерности пространственных явлений и процессов. Моделирование позволяет описать процессы взаимодействия реального объекта и внешней среды и выявить критерии оптимизации этого взаимодействия. Особенностью пространственного моделирования является использование пространственных отношений. Пространственные отношения присутствуют в модели в явной или неявной форме.
При исследовании динамики явлений и процессов предпочтительным является математическое моделирование. Математическая модель представляет собой совокупность формальных описаний, отражающих реальную динамику ситуации. При исследовании структуры явлений и процессов предпочтительным является топологическое моделирование. Особенностью пространственного моделирования является использование пространственной реальной топологии. При исследовании пространствен-
Образовательные ресурсы и технологии. 2020. № 1 (30)
87
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ных отношений явлений и процессов предпочтительным является теоретико-множественное моделирование. При исследовании моделей конструкций причинно-следственной связи применяют логическое моделирование.
При исследовании трехмерных объектов широко применяют цифровое моделирование. В широком смысле слова цифровая модель (ЦМ) - это информационная дискретная модель, сформированная для обработки информации об объекте на компьютере. В узком смысле термин «цифровая пространственная модель» - это дискретная модель пространственных объектов, которой заменяют непрерывные аналоги объектов.
По аспекту пространственных отношений в ЦМ выделяют метрическую и атрибутивную типы информации. Метрическая информация определяет координацию, конфигурацию, размеры. Координационная часть ЦМ зависит от выбора системы координат и точек отсчета. Конфигурационная часть ЦМ не зависит от выбора координатной системы. Атрибутивная информация в ЦМ определяет принадлежность объекта к определенному классу объектов. Семиотический аспект позволяет, рассматривая ЦМ как информационную модель, вводить известные в информатике оценки: коэффициент информативности и коэффициент содержательности цифровой модели. Семантическая часть ЦМ определяет ее содержание. Синтаксическая часть ЦМ определяет набор правил и ограничений манипулирования данными. Она связана с классификацией и правилами построения моделей.
Пространственное моделирование широко используется при исследовании распределенных объектов, при оценке территориального распределения ресурсов. Пространственная модель служит важным инструментом управления [7]. В современном управлении территориальными комплексами и транспортом большое значение имеет пространственная информация. Координаты местоположения на земной поверхности - это неотъемлемый атрибут объекта недвижимости, который определяет, среди многих характеристик, его рыночную стоимость. При оценке эффективности инновационных проектов пространственный фактор влияет на диффузию инноваций и требует выявления и анализа. При перемещении материальных потоков пространственный фактор также влияет на стоимость перевозки. Не случайно за рубежом появилось новое направление в экономике - пространственная экономика, которое отличается от региональной экономики и имеет свои методы и задачи, основанные на геоинформатике и геоинформационных моделях.
Применительно к проектированию, строительству, мониторингу и экономической деятельности пространственное моделирование выполняет следующие функции.
Измерительная функция. Она используется для пространственных измерений, последующих различных расчетов и для получения метрических, проектных и экономических оценок.
Интегрирующая функция заключается в том, что пространственная модель объединяет и интегрирует разные виды информации в единую систему.
Аналитическая функция пространственного моделирования состоит в дополнительной возможности анализа разных видов информации за счет интеграции их на основе пространственной информации.
Прогностическая функция пространственного моделирования состоит в дополнительной возможности прогнозирования явления за счет использования геоданных, которые включают временную компоненту и позволяют проводить ретроспективный и перспективный (прогностический анализ).
Геотехническая функция. Важная функция пространственного моделирования, которая связана с возможностью мониторинга и анализа геотехнических систем для оценки их состояния и жизненного цикла.
Пространственное моделирование позволяет создавать информационное поле, связанное с пространством, на основе которого можно делать глобальные полевые оценки, применяемые в научных исследованиях, в принятии решений и управлении. Пространственное моделирование характеризует не только локальные факторы состояния, но и распределенные факторы, например, распределение природных и других видов ресурсов. Пространственное моделирование дает возможность оценить потенциал этих ресурсов и прогнозировать использование ресурсов в будущем. ПМ БПЛА вносит важный вклад в решение этих задач и осуществление функций пространственного моделирования.
88
Образовательные ресурсы и технологии. 2020. № 1 (30)
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Заключение
Пространственное моделирование и его основной вид - геоинформационное моделирование позволяют решать широкий круг задач, которые с помощью других методов моделирования решить нельзя. Пространственное моделирование является ключевым в цепочке получения пространственных знаний. Пространственное моделирование является обязательным компонентом при территориальном управлении, планировании и прогнозировании. Для получения данных пространственного моделирования эффективной технологией является съемка с применением БПЛА. Съемка с применением БПЛА создает больше возможностей для моделирования, чем съемка с авианосителей. Применяют разные типы БПЛА в зависимости от высоты и целей съемки. При съемке с помощью БПЛА главную роль играет фактор экономической целесообразности. Технология съемки с помощью БПЛА является комплексной технологией, включающей разные каналы сбора информации и разные режимы, включая интерактивные и режимы онлайн.
Съемка с применением БПЛА и последующее моделирование имеет более широкий разброс вариантов. Ее недостаток - ограничение полетного времени. Ее достоинство - съемка объектов с разных высот и с разных ракурсов. Эта технология применима для решения многих задач. Она применяется при контроле сооружений, оценке риска и последствия природных и техногенных катастроф [2] и др. Съемка с применением БПЛА имеет сходство и различие со многими видами съемки с воздушных и космических носителей. Ее принципиальным отличием является возможность построения пространственной модели или сбора информации для конкретной пространственной модели, а также исследования высотного объекта на расстоянии до одного метра и построение пространственной модели фрагмента, что невозможно при применении других технологий. По сути, ПМ БПЛА создает модель при съемке, в то время как другие виды съемок осуществляют сбор информации, которая затем подвергается первичной и вторичной обработке, после чего становится пригодной для моделирования и анализа. Большое значение ПМ БПЛА имеет для образовательных целей. Обучающиеся с помощью БПЛА, в основном по телевизионному каналу, могут изучать особенности пространственных объектов и давать свои рекомендации по выбору режима съемки и последующей обработки. Съемка с БПЛА легко моделируется в виртуальном пространстве и может изучаться обучающимися и специалистами при помощи тренажеров. Съемка с применением БПЛА использует глобальные навигационные спутниковые системы. Это требует от обучающихся освоения и этой области исследований и способствует широте их образования. В целом ПМ БПЛА можно рассматривать как новый информационный ресурс в практических исследованиях и в образовании.
Список литературы
1. Карпович М., Герштейн Л.М., Паневин Н.В., Карпович А.М. Применение БПЛА при проведении топографо-геодезических изысканий // Транспортная стратегия - XXI век. - 2013. - № 22. - С. 66-68.
2. Лёвин Б.А., Бугаев А.С., Ивашов С.И., Разевиг В.В. Дистанционно-пилотируемые летательные аппараты и безопасность пути // Мир транспорта. - 2013. - Т 11, № 2 (46). - С. 152-157.
3. Мордвинов В.А., Братусь Н.В., Кутузов М.В. Семантическое конструирование информационно-методического обеспечения образовательных технологий в инструментальной среде QR-кодирования // Славянский форум. - 2018. - № 4 (22). - С. 31-38.
4. Нгуен В.Н., Чан Ч.Т., Нгуен Т.Ч., Ву В.Т. Применение БПЛА с целью построения 3D-крупномасштабных карт // Славянский форум. - 2015. - № 4 (10). - С. 224-231.
5. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования. -М.: Картоцентр-Геодезиздат, 2001. - 224 с.
6. Цветков В.Я. Геоинформационный геотехнический мониторинг // Науки о Земле. - 2012. - № 4. -С. 54-58.
7. Цветков В.Я. Комплементарность информационных ресурсов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2016. - № 2. - С. 182-185.
8. Цветков В.Я. Развитие технологий управления // Государственный советник. - 2015. - № 4 (12). -С. 5-10.
Образовательные ресурсы и технологии. 2020. № 1 (30)
89
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
9. Цветков В.Я., Ознамец В.В., Дегбеньон О., Пьеретт А. Исследование абразии береговой линии Республики Бенин // Науки о Земле. - 2018. - № 2. - С. 67-81.
10. Цветков В.Я., Ознамец В.В., Филатов В.Н. Определение условной береговой линии по снимкам беспилотного летательного аппарата // Информация и космос. - 2019. - № 1. - С. 126-131.
11. Blackburn M.R., Bailey R., Lytle B. Improved mobility in a multi-degree-of-freedom unmanned ground vehicle // Unmanned Ground Vehicle Technology VI. - International Society for Optics and Photonics, 2004. -Vol. 5422. - P. 124-134.
12. Owens K., Matthies L. Passive night vision sensor comparison for unmanned ground vehicle stereo vision navigation // Proceedings IEEE Workshop on Computer Vision Beyond the Visible Spectrum: Methods and Applications (CVBVS’99). - IEEE, 1999. - P. 59-68.
13. Shi H. Local spatial modeling of white-tailed deer distribution // Ecological Modelling. - 2006. - Vol. 190, No. 1. - P. 171-189.
14. Tsvetkov V.Ya. Information Management of Mobile Object // European Journal of Economic Studies. -2012. - No. 1 (1). - P. 40-44.
15. Tsvetkov V.Ya. Multipurpose Management // European Journal of Economic Studies. - 2012. - No. 2 (2). -P. 140-143.
16. UAVs-Redefining Geoint [Электронный ресурс] // Geospatial world. - 2011. - URL: https://www. geospatialworld.net/article/uavs-redefining-geoint (дата обращения: 12.03.2020).
17. Valasek J. et al. Intelligent motion video guidance for unmanned air system ground target surveillance // Journal of Aerospace Information Systems. - 2016. - Vol. 13, No. 1. - P. 10-26.
18. Witayangkurn А., NagaiM., HondaK., DaileM., ShibasakiR. Real-time monitoring system using unmanned aerial vehicle integrated with sensor observation service // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (14-16 September 2011). - Zurich, 2011. - Vol. XXXVIII-1/ C22. - P. 107-112.
References
1. Karpovich M., Gershtejn L.M., Panevin N.V., Karpovich A.M. Primenenie BPLA pri provedenii topografo-geodezicheskih izyskanij // Transportnaya strategiya - XXI vek. - 2013. - № 22. - S. 66-68.
2. Lyovin B.A., Bugaev A.S., Ivashov S.I., Razevig V.V. Distancionno-pilotiruemye letatel’nye apparaty i bezopasnost’ puti // Mir transporta. - 2013. - T. 11, № 2 (46). - S. 152-157.
3. Mordvinov V.A., Bratus ’ N.V., Kutuzov M.V. Semanticheskoe konstruirovanie informacionno-metodicheskogo obespecheniya obrazovatel’nyh tekhnologij v instrumental’noj srede QR-kodirovaniya // Slavyanskij forum. -2018. - № 4 (22). - S. 31-38.
4. Nguen V.N., Chan Ch.T., Nguen T.Ch., Vu V.T. Primenenie BPLA s cel’yu postroeniya 3D-krupnomasshtabnyh kart // Slavyanskij forum. - 2015. - № 4 (10). - S. 224-231.
5. Savinyh V.P., Cvetkov V.Ya. Geoinformacionnyj analiz dannyh distancionnogo zondirovaniya. - M.: Kartocentr-Geodezizdat, 2001. - 224 s.
6. Cvetkov V.Ya. Geoinformacionnyj geotekhnicheskij monitoring // Nauki o Zemle. - 2012. - № 4. - S. 54-58.
7. Cvetkov V.Ya. Komplementarnost’ informacionnyh resursov // Mezhdunarodnyj zhurnal prikladnyh i fundamental’nyh issledovanij. - 2016. - № 2. - S. 182-185.
8. Cvetkov V.Ya. Razvitie tekhnologij upravleniya // Gosudarstvennyj sovetnik. - 2015. - № 4 (12). - S. 5-10.
9. Cvetkov V.Ya., Oznamec V.V., Degben’on O., P’erett A. Issledovanie abrazii beregovoj linii Respubliki Benin // Nauki o Zemle. - 2018. - № 2. - S. 67-81.
10. Cvetkov V.Ya., Oznamec V.V., Filatov V.N. Opredelenie uslovnoj beregovoj linii po snimkam bespilotnogo letatel’nogo apparata // Informaciya i kosmos. - 2019. - № 1. - S. 126-131.
11. Blackburn M.R., Bailey R., Lytle B. Improved mobility in a multi-degree-of-freedom unmanned ground vehicle // Unmanned Ground Vehicle Technology VI. - International Society for Optics and Photonics, 2004. -Vol. 5422. - P. 124-134.
12. Owens K., Matthies L. Passive night vision sensor comparison for unmanned ground vehicle stereo vision navigation // Proceedings IEEE Workshop on Computer Vision Beyond the Visible Spectrum: Methods and Applications (CVBVS’99). - IEEE, 1999. - P. 59-68.
90
Образовательные ресурсы и технологии. 2020. № 1 (30)
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
13. Shi H. Local spatial modeling of white-tailed deer distribution // Ecological Modelling. - 2006. - Vol. 190, No. 1. - P. 171-189.
14. Tsvetkov V.Ya. Information Management of Mobile Object // European Journal of Economic Studies. -2012. - No. 1 (1). - P. 40-44.
15. Tsvetkov V.Ya. Multipurpose Management // European Journal of Economic Studies. - 2012. - No. 2 (2). -P. 140-143.
16. UAVs-Redefining Geoint [Elektronnyj resurs] // Geospatial world. - 2011. - URL: https://www. geospatialworld.net/article/uavs-redefining-geoint (data obrashcheniya: 12.03.2020).
17. Valasek J. et al. Intelligent motion video guidance for unmanned air system ground target surveillance // Journal of Aerospace Information Systems. - 2016. - Vol. 13, No. 1. - P. 10-26.
18. WitayangkurnA., NagaiM., HondaK., DaileM., ShibasakiR. Real-time monitoring system using unmanned aerial vehicle integrated with sensor observation service // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (14-16 September 2011). - Zurich, 2011. - Vol. XXXVIII-1/ C22. - P. 107-112.
Образовательные ресурсы и технологии. 2020. № 1 (30)
91
