First Russian Scientific Experiments on the Natural Environment Study Using Unmanned Aerial Vehicles

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The information received from remote sensing satellites for many years has been successfully used in various economic sectors of the Russian Federation. However, there are cases when it is impossible to promptly obtain satellite observations data of the natural and man-made environment state of country various regions (the cloud cover presence of the Earth, the non-passage of spacecraft orbits in a given area at shooting specified time, different spatial resolution of the equipment, etc.). In this case, the space survey customers have a need to obtain subsatellite information products in the form that specific users are dealing with (the state and volume of forest biomass, agricultural, ecological ecosystems, etc. at the shooting time). Therefore, for subsatellite operational observations, it was necessary to create a local monitoring system based on small aircraft: unmanned aerial vehicles with various onboard equipment minimum set (black-and-white and color panoramic cameras, IR radiometers, radars, lasers, etc.) depending on the task.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

L. Vedeshin

Space Research Institute RAS

Autor responsável pela correspondência
Email: vedeshin40@mail.ru
Rússia, Moscow

D. Shapovalov

State University of Land Use Planning

Email: vedeshin40@mail.ru
Rússia, Moscow

L. Evstratova

State University of Land Use Planning

Email: vedeshin40@mail.ru
Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Vedeshin L. A., Shapovalov D. A. Pervye nauchno-tekhnicheskie ehksperimenty po kosmicheskomu zemlevedeniyu (K 60-letiyu nachala rabot po kosmicheskoi s"emke Zemli s pilotiruemykh kosmicheskikh korablei) [First scientific and technical experiments in space geography (On the occasion of the 60th anniversary of the start of work on space photography of the Earth from manned spacecraft)] // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2022. № 5. P. 99–102. (In Russian). doi: 10.31857/S0205961422050086.
  2. Grigor'ev I. I. Ispol'zovanie dannykh bespilotnykh letatel'nykh apparatov v fiziko-geograficheskikh issledovaniyakh [The use of data obtained by unmanned aerial vehicles in physical and geographical research] // Fizicheskaya geografiya v sovremennom mire. 14–15 April 2022. Ul'yanovsk, 2022. P. 231–232. doi: 10.33065/978-5-907216-88-4-2022-231-232. (In Russian).
  3. Shapovalov D. A., Klyushin P. V., Savinova S. V., Lepekhin P. P., Vedeshin L. A. i dr. Teoriya i praktika distantsionnogo zondirovaniya Zemli dlya agropromyshlennogo kompleksa Rossii [Theory and practice of the Earth remote sensing for the Russia agro-industrial complex]. M., 2021. 443 p. (In Russian).
  4. Zlatopol'skii A.A., Yarovoi S. A. Avtomatizirovannyi raschet gustoty rastenii po fotografiyam s bespilotnogo letatel'nogo apparata [Automated calculation of plant density based on unmanned aerial vehicle photos] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2020. V. 17. № 7. P. 155–163. doi: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-155-163. (In Russian).
  5. Yakushev V. P., Petrushin A. F., Yakushev V. V., Blokhina S.YU., Blokhin YU.I., Matveenko D. A., Mitrofanov E. P. Avtomatizatsiya protsessa obnaruzheniya i vydeleniya granits vnutripolevoi izmenchivosti po aehrokosmicheskim snimkam i opticheskim kriteriyam [Automatic delineation algorithm for within-field variability zones based on aerospace images and optical criteria] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2022. № 19 (6). P. 151–162. doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-161-162. (In Russian).
  6. Shapovalov D. A., Dmitrieva E. E., Kalinova E. V., Tikhonov A. D. Intellektual'naya sistema proektirovaniya risovykh orositel'nykh system [Intelligent design system for rice irrigation systems] // Tsifrovizatsiya zemlepol'zovaniya i zemleustroistva: tendentsii i perspektivy. 14 October 2022. Moskva, 2022. P. 10–15. (in Russian).
  7. Truflyak E. V., Skubiev S. I., Tsybulevskii V. V., Malashikhin N. V. Distantsionnyi monitoring posevov risa i algoritm vyyavleniya neodnorodnostei [Rice crops remote monitoring and heterogeneities detection algorithm] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2019. V. 16. № 3. P. 110–124. doi: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-110-124. (In Russian).
  8. Shinkarenko S. S., Bartalev S. A. Vozmozhnosti otsenki somknutosti zashchitnykh lesnykh nasazhdenii na osnove bisezonnogo indeksa lesa i materialov s"emki BPLA [Possibilities of assessing forest belts canopy closure using Sentinel-2 based Bi-Seasonal Forest Index and UAV data] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2023. V. 20. № 1. P. 189–202. doi: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-189-202. (In Russian).
  9. Shinkarenko S. S., Bartalev S. A., Bogodukhov M. A., Zharko V. O. Otsenka vozmozhnostei opredeleniya vysoty i proektivnogo pokrytiya zashchitnykh lesnykh nasazhdenii po dannym ICESat-2 [Assessment of possibilities for protective forest belts canopy closure and height estimation based on ICESat-2 data] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2023. V. 20. № 2. P. 174–183. doi: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-174-183. (In Russian).
  10. Shabanov N. V., Mikhailov N. V., Tikhonov D. N., Tutubalina O. V., Medvedev A. A., Tel'nova N.O., Bartalev S. A. Validatsiya otsenki indeksa listovoi poverkhnosti po dannym MODIS dlya redkostoinykh lesov Kol'skogo poluostrova s ispol'zovaniem materialov s"emok bespilotnykh letatel'nykh apparatov [Validation of the MODIS LAI product over sparse boreal forest of the Kola Peninsula using UAV data] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2021. V. 18. № 2. P. 156–170. doi: 10.21046/2070-7401-2021-18-2-156-170. (In Russian).
  11. Markov N. G., Maslov K. A., Kerchev K. A., Tokareva O. S. Modeli U-Net dlya semanticheskoi segmentatsii povrezhdennykh derev'ev sosny sibirskoi kedrovoi na snimkakh s BPLA [U-Net models for semantic segmentation of damaged Pinus sibirica trees in UAV imagery] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2022. V. 19. № 1. P. 65–77. doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-65-77. (In Russian).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».