Система навігації та керування польотом бпла на базі спектральних портретів місцевості



DOI: http://dx.doi.org/10.31548/energiya3(67).2023.054

F. Glugan, V. Lysenko, S. Shvorov, N. Pasichnyk, O. Opryshko, I. Tsygulyov, V. Teplyuk, A. Rudenskyi

Анотація


Дослідження, на яке спрямована робота, присвячено автоматизації навігації безпілотних літальних апаратів (БПЛА) шляхом використання просторово-спектральних портретів місцевості. Цей вид навігації є важливим для військових потреб, оскільки він забезпечує більшу захищеність від засобів радіо-електронної боротьби, але для його впровадження потрібно вирішити декілька методологічних питань, зокрема, врахувати вплив змін освітлення на спектральні характеристики об'єктів. Застосування супутникових рішень на основі оптичних шаблонів не є прийнятним для низько літаючих БПЛА, тому більш перспективним є використання службових даних, отриманих від експонометра спектрального сенсорного обладнання БПЛА. У дослідженні розглянуто наявну методику корекції змін освітлення, засновану на значенні Light Value, для різних фотоапаратів у лабораторних та польових умовах. Експериментально було встановлено, що залежності між Light Value та інтенсивностями складових кольорів у різних фотоапаратах мають індивідуальний характер. Для корекції змін природного освітлення пропонується використовувати експериментально отримані залежності, специфічні для конкретних марок сенсорного обладнання. При організації системи навігації за допомогою спектральних портретів місцевості рекомендовано використовувати об'єкти з найстабільнішими оптичними характеристиками, що не піддаються значним змінам освітлення.

Ключові слова: БПЛА, спектральні портрети, корекція освітлення 

 


Повний текст:

PDF

Посилання


Jie Su, Jianping He, Peng Cheng, Jiming Chen (2016). A Stealthy GPS Spoofing Strategy for Manipulating the Trajectory of an Unmanned Aerial Vehicle. IFAC-Papers On Line,. 49 (22), 291-296.

Alberto Petrillo, Antonio Pescapé, Stefania Santini (2018). A collaborative approach for improving the security of vehicular scenarios: The case of platooning. Computer Communications, 122, 59-75.

Ángel Manuel Guerrero-Higueras, Noemí DeCastro-García, Vicente Matellán (2018). Detection of Cyber-attacks to indoor real time localization systems for autonomous robots. Robotics and Autonomous Systems, 99, 75-83.

Ángel Manuel Guerrero-Higueras, Noemí DeCastro-García, Vicente Matellán (2011). Extended-altitude, aerial mapping of crop NDVI using an active optical sensor: A case study using a Raptor™ sensor over wheat. Computers and Electronics in Agriculture, 77, 69-73.

Bernstein, L.S., Adler-Golden, S.M., Sundberg, R.L., Levine, R.Y., Perkins, T.C., Berk, A., et al. (2005). Validation of the QUick Atmospheric Correction (QUAC) Algorithm for VNIR-SWIR Multi- and Hyperspectral Imagery. Proceedings of SPIE, 5806,. 668–678.

K. Soudani, G. Hmimina, N. Delpierre, J.-Y. Pontailler, M. Aubinet, D. Bonal, B. Caquet, A. de Grandcourt, B. Burban, C. Flechard, D. Guyon, A. Granier, P. Gross, B. Heinesh, B. Longdoz, D. Loustau, C. Moureaux, J.-M. Ourcival, S. Rambal, L. Saint André, E. Dufrêne, et al (2012). Ground-based Network of NDVI measurements for tracking temporal dynamics of canopy structure and vegetation phenology in different biomes. Remote Sensing of Environment, 123, 234-245.

Haitao Xiang, Lei Tian (2011). An automated stand-alone in-field remote sensing system (SIRSS) for in-season crop monitoring. Computers and Electronics in Agriculture, 78 (1), 1-8.

Mónica Herrero-Huerta, David Hernández-López, Pablo Rodriguez-Gonzalvez, Diego González-Aguilera, José González-Piqueras (2014). Vicarious radiometric calibration of a multispectral sensor from an aerial trike applied to precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 108, 28-38.

T. Duan, S. C. Chapman, Y. Guo, B. Zheng (2017). Dynamic monitoring of NDVI in wheat agronomy and breeding trials using an unmanned aerial vehicle. Field Crops Research, 210, 71-80.

Jyun-Ping Jhan, Jiann-Yeou Rau (2018). Robust and adaptive band-to-band image transform of UAS miniature multi-lens multispectral camera. Norbert Haala. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 137, 47–60.

M. M.Saberioona, M.S.M. Amina, A.R. Anuarb, A. Gholizadehc, A. Wayayokd, S. Khairunniza-Bejoda Smart (2014), Assessment of rice leaf chlorophyll content using visible bands atdifferent growth stages at both the leaf and canopy scale. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 32, 35–45.

I. Korobiichuk, V. Lysenko, O. Opryshko. D. Komarchyk, N. Pasichnyk, A. Juś (2018). Crop Monitoring for Nitrogen Nutrition Level by Digital Camera. Automation 2018, AISC, 743. 595-603 (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-77179-3_56).

Vitalii Lysenko, Oleksiy Opryshko, Dmytro Komarchuk, Nadiia Pasichnyk, Nataliia Zaets, Alla Dudnyk (2017). Usage of Flying Robots for Monitoring Nitrogen in Wheat Crops. The 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications 21-23 September, 2017, Bucharest, Romania, 1, 30-34.

Fangning He, Ayman Habib (2016). Automated Relative Orientation of UAV-Based Imagery in the Presence of Prior Information for the Flight Trajectory. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 82 (11), 879-891.

Milton C.P. Santos, Lucas V .Santana, Alexandre S. Brandão, Mário Sarcinelli-Filho, Ricardo Carelli (2017). Indoor low-cost localization system for controlling aerial robots. Control Engineering Practice, 61, 93-111.

V. Lysenko, O. Opryshko, D. Komarchyk, N. Pasichnyk (2016). Drones camera calibration for the leaf research. Scientific Journal NUBiP, 252, 61-65.


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Bookmark and Share