vimjourСельскохозяйственные машины и технологииAgricultural Machinery and Technologies2073-7599Federal State Budgetary Scientific Institution «Federal Scientific Agroengineering Center VIM»10.22314/2073-7599-2022-16-3-33-39vimjour-480Research ArticleИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ОБОРУДОВАНИЕINNOVATIVE TECHNOLOGIES AND EQUIPMENTОбоснование параметров полетного задания беспилотного воздушного судна для мультиспектральной аэрофотосъемкиJustifying the Parameters for an Unmanned Aircraft Flight Missions of Multispectral Aerial PhotographyКурбановР. К.KurbanovR. K.

Рашид Курбанович Курбанов, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник

Москва

Rashid K. Kurbanov, Ph.D.(Eng.), leading researcher

Moscow

celeba@outlook.comЗахароваН. И.ZakharovaN. I.

Наталья Ивановна Захарова, младший научный сотрудник

Москва

Natalia I. Zakharova, junior researcher

Moscow

smedia@vim.ruФедеральный научный агроинженерный центр ВИМРоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation2022021020221633339Copyright © Курбанов Р.К., Захарова Н.И., 20222022Курбанов Р.К., Захарова Н.И.Kurbanov R.K., Zakharova N.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vimsmit.com/jour/article/view/480

Показали возможность сбора мультиспектральных и RGB-данных о состоянии сельскохозяйственных культур с помощью беспилотного воздушного судна. Отметили, что использование нескольких программ для создания полетного задания приводит к неэффективному использованию ресурсов беспилотного воздушного судна. (Цель исследования) Рассчитать параметры аэрофотосъемки с мультиспектральной и RGB-камерами для повышения эффективности использования ресурсов беспилотного воздушного судна. (Материалы и методы) Изучили спецификации характеристик RGB и мультиспектральных камер, устанавливаемых на беспилотник. Использовали результаты научных исследований по расчету параметров аэрофотосъемки: продольное и поперечное перекрытие, а также скорость полета беспилотного воздушного судна. (Результаты и обсуждение) Установили, что рассчитанные значения продольного и поперечного перекрытия, а также скорости полета беспилотного воздушного судна для RGB-камеры Zenmuse X4S при совместной аэрофотосъемке с мультиспектральной камерой позволяют применять стандартные мобильные приложения для создания полетного задания. (Выводы) Определили, что полученные значения гарантируют создание качественных цифровых карт. Рассчитали параметры полетного задания, обеспечивающие эффективное использование ресурсов беспилотного воздушного судна, при одновременном использовании RGB-камеры Zenmuse X4S и одной из шести моделей мультиспектральных камер на борту беспилотного воздушного судна.

The paper shows the possibility of collecting multispectral and RGB data on the crop condition using an unmanned aircraft. The use of several programs for creating a flight mission is likely to lead to the inefficient use of the unmanned aircraft resources. (Research purpose) To calculate the parameters of aerial photography with multispectral and RGB cameras to enable the improved efficiency of unmanned aircraft resources. (Materials and methods) The paper studies the specifi cations of RGB and multispectral cameras installed on the drone. The research uses the results of scientifi c research on the calculation of aerial photography parameters such as longitudinal and transverse overlap, as well as the flight speed of an unmanned aircraft. (Results and discussion) It is established that the calculated values of the longitudinal and transverse overlap for the Zenmuse X4S RGB camera, as well as the unmanned aircraft fl ight speed during the joint aerial photography with a multispectral camera, make it possible to use standard mobile applications to create a flight mission. (Conclusions) It is determined that the obtained values guarantee the creation of high-quality digital maps. The parameters for the flight mission are calculated ensuring the effi cient exploitation of the unmanned aircraft resources, using simultaneously the Zenmuse X4S RGB camera and six multispectral cameras on board the unmanned aircraft.

цифровое сельское хозяйствобеспилотное воздушное судноаэрофотосъемкамультиспектральная камераполетное заданиеперекрытие изображенийdigital agricultureunmanned aerial vehicleaerial photographymultispectral cameraflight missionimage overlap.pReferencesЛачуга Ю.Ф., Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Шогенов Ю.Х. Результаты научных исследований агроинженерных научных организаций по развитию цифровых систем в сельском хозяйстве (окончание) // Техника и оборудование для села. 2022. N4(298). С. 2-6.Lachuga Yu.F., Izmaylov A.Yu., Lobachevskiy Ya.P., Shogenov Yu.Kh. Rezul'taty nauchnykh issledovaniy agroinzhenernykh nauchnykh organizatsiy po razvitiyu tsifrovykh sistem v sel'skom khozyaystve (okonchanie) [The results of scientific research of agro-engineering scientific organizations on the development of digital systems in agriculture]. Tekhnika i oborudovanie dlya sela. 2022. N4(298). 2-6 (In Russian).Pathak H., Igathinathane C., Zhang Z., Archer D., Hendrickson J. A review of unmanned aerial vehicle-based methods for plant stand count evaluation in row crops. Computers and Electronics in Agriculture. 2022. N198. 107064.Pathak H., Igathinathane C., Zhang Z., Archer D., Hendrickson J. A review of unmanned aerial vehicle-based methods for plant stand count evaluation in row crops. Computers and Electronics in Agriculture. 2022. N198. 107064 (In English).Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. N15(4). С. 6-10.Lobachevskiy Ya.P., Dorokhov A.S. Tsifrovye tekhnologii i robotizirovannye tekhnicheskie sredstva dlya sel'skogo khozyaystva [Digital technologies and robotic devices in the agriculture]. Sel'skokhozyaystvennye mashiny i tekhnologii. 2021. N15(4). 6-10 (In Russian).Аникеева И.А. Оценка рекомендуемых и допустимых значений показателей изобразительного качества по материалам, полученным различными аэрофотосъемочными системами для целей картографирования // Геодезия и картография. 2021.N 9. 30-40.Anikeeva I.A. Otsenka rekomenduemykh i dopustimykh znacheniy pokazateley izobrazitel'nogo kachestva po materialam, poluchennym razlichnymi aerofotosemochnymi sistemami dlya tseley kartografirovaniya [Assessment of recommended and acceptable image quality indicators’ values, based on materials, obtained with various aerial surveying systems for mapping purposes]. Geodeziya i kartografiya. 2021. N9. 30-40 (In Russian).Акинчин А.В., Левшаков Л.В., Линков С.А. и др. Информационные технологии в системе точного земледелия // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2017. N9. С. 16-21.Akinchin A.V., Levshakov L.V., Linkov S.A., et al. Informatsionnye tekhnologii v sisteme tochnogo zemledeliya [Information technologies in precision farming]. Vestnik Kurskoy gosudarstvennoy sel'skokhozyaystvennoy akademii. 2017. N9. 16-21 (In Russian).Yishan J., Zhen C., Qian C., Rong L., Mengwei L., Xin Y., Guan L. Estimation of plant height and yield based on UAV imagery in faba bean (Vicia faba L.). Plant Methods. 2022. N18(1). 26.Yishan J., Zhen C., Qian C., Rong L., Mengwei L., Xin Y., Guan L. Estimation of plant height and yield based on UAV imagery in faba bean (Vicia faba L.). Plant Methods. 2022. N18(1). 26 (In English).Титович М.В., Таргонская М.В., Афанасьева Л.В. и др. Многофункциональная беспилотная мобильная платформа. Обеспечение точного земледелия // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2018. N3(14). С. 898-900.Titovich M.V., Targonskaya M.V., Afanas'eva L.V., et al. Mnogofunktsional'naya bespilotnaya mobil'naya platforma. Obespechenie tochnogo zemledeliya [Multifunctional unmanned mobile platform. provision of exact agriculture]. Aktual'nye problemy aviatsii i kosmonavtiki. 2018. N3(14). 898-900 (In Russian).Курбанов Р.К., Захарова О.М., Захарова Н.И., Горшков Д.М. Программное обеспечение для мониторинга и контроля показателей селекционных процессов посевов сои // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. N3(32). С. 122-132.Kurbanov R.K., Zakharova O.M., Zakharova N.I., Gorshkov D.M. Programmnoe obespechenie dlya monitoringa i kontrolya pokazateley selektsionnykh protsessov posevov soi [Software for monitoring and control of indicators for breeding processes of soybean crops]. Innovatsii v sel'skom khozyaystve. 2019. N3(32). 122-132 (In Russian).Курбанов Р.К., Костомахин М.Н., Захарова Н.И. и др. Рекомендации для легких беспилотных летательных аппаратов по сбору данных // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2018. N6. С. 47-53.Kurbanov R.K., Kostomakhin M.N., Zakharova N.I., et al. Rekomendatsii dlya legkikh bespilotnykh letatel'nykh apparatov po sboru dannykh [Recommendations for light unmanned aerial vehicles for data collection]. Sel'skokhozyaystvennaya tekhnika: obsluzhivanie i remont. 2018. N6. 47-53 (In Russian).Tugay A., Zeltser R., Kolot M., Panasiuk I. Organization of supervision over construction works using UAVs and special software. Science and Innovation. 2019. Vol. 15. N4. 21-28.Tugay A., Zeltser R., Kolot M., Panasiuk I. Organization of supervision over construction works using UAVs and special software. Science and Innovation. 2019. Vol. 15. N4. 21-28 (In English).Ignas D., Jurate Suziedelyte V., Jurate K. Detection and analysis of methane emissions from a landfill using unmanned aerial drone systems and semiconductor sensors. Detritus. 2020. N10. 127-138.Ignas D., Jurate Suziedelyte V., Jurate K. Detection and analysis of methane emissions from a landfill using unmanned aerial drone systems and semiconductor sensors. Detritus. 2020. N10. 127-138 (In English).Przybilla H.-J., Gerke M., DIkhoff I., Ghassoun Y. Investigations on the geometric quality of cameras for UAV applications using the high precision UAV test field zollern colliery. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences – ISPRS Archives. 2019. N42 (2/W13). 531-538.Przybilla H.-J., Gerke M., DIkhoff I., Ghassoun Y. Investigations on the geometric quality of cameras for UAV applications using the high precision UAV test field zollern colliery. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences – ISPRS Archives. 2019. N42 (2/W13). 531-538 (In English).López-Calderón M.J., Estrada-ávalos J., Rodríguez-Moreno V.M., Mauricio-Ruvalcaba J.E., Martínez-Sifuentes A.R., Delgado-Ramírez G. Estimation of total nitrogen content in forage maize (Zea mays l.) using spectral indices: Analysis by random forest. Agriculture. 2020 N451. 10(10). 1-15.López-Calderón M.J., Estrada-ávalos J., Rodríguez-Moreno V.M., Mauricio-Ruvalcaba J.E., Martínez-Sifuentes A.R., Delgado-Ramírez G. Estimation of total nitrogen content in forage maize (Zea mays l.) using spectral indices: Analysis by random forest. Agriculture. 2020 N451. 10(10). 1-15 (In English).Zhou T. Atita P., Chunpeng James C., Yang H., Samuel R., Cesar Augusto M., Sen L., Zhang Z., Yu L.-X. Validation of UAV-based alfalfa biomass predictability using photogrammetry with fully automatic plot segmentation. Scientific Reports. 2021. N3336. 11Zhou T. Atita P., Chunpeng James C., Yang H., Samuel R., Cesar Augusto M., Sen L., Zhang Z., Yu L.-X. Validation of UAV-based alfalfa biomass predictability using photogrammetry with fully automatic plot segmentation. Scientific Reports. 2021. N3336. 11 (In English).Bannari A., Selouani A., El-Basri M., Rhinane H., El-Harti A., El-Ghmari A. Multi-scale analysis of DEMS derived from unmanned aerial vehicle (UAV) in precision agriculture context. International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2021. 8285-8288Bannari A., Selouani A., El-Basri M., Rhinane H., El-Harti A., El-Ghmari A. Multi-scale analysis of DEMS derived from unmanned aerial vehicle (UAV) in precision agriculture context. International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2021. 8285-8288 (In English).Кузнецова И.А., Гильязов М.Р. Влияние высоты полета беспилотного летального аппарата при обработке данных в автоматизированных программных обеспечениях // StudNet. 2021. Т. 4. N5.Kuznetsova I.A., Gil'yazov M.R. Vliyanie vysoty poleta bespilotnogo letal'nogo apparata pri obrabotke dannykh v avtomatizirovannykh programmnykh obespecheniyakh [Influence of unmanned aircraft flight altitude during data processing in automated software]. StudNet. 2021. Vol. 4. N5 (In Russian).Юрченко В.И. Учет физических факторов при проектировании топографической аэрофотосъемки // Геодезия и картография. 2022. N5. 53-64.Yurchenko V.I. Uchet fizicheskikh faktorov pri proektirovanii topograficheskoy aerofotosemki [Consideration of physical factors at planning topographic aerial photography]. Geodeziya i kartografiya. 2022. N5. 53-64 (In Russian).Lili L., Jiangwei Q., Jiana Y., Jie L., Li L. Automatic freezing-tolerant rapeseed material recognition using UAV images and deep learning. Plant Methods. 2022. N18. 5.Lili L., Jiangwei Q., Jiana Y., Jie L., Li L. Automatic freezing- tolerant rapeseed material recognition using UAV images and deep learning. Plant Methods. 2022. N18. 5 (In English).Smith D.L., Abdullah Q.A., Maune D.F., Heidemann H.K. New ASPRS Positional Accuracy Standards for Digital Geospatial Data Released. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2015. 81(I.4). 1073-1085.Smith D.L., Abdullah Q.A., Maune D.F., Heidemann H.K. New ASPRS Positional Accuracy Standards for Digital Geospatial Data Released. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2015. 81(I.4). 1073-1085 (In English).Young D.J.N., Koontz M.J., Weeks J.M. Optimizing aerial imagery collection and processing parameters for drone-based individual tree mapping in structurally complex conifer forests. Methods in Ecology and Evolution. 2022. N13(7). 1447-1463.Young D.J.N., Koontz M.J., Weeks J.M. Optimizing aerial imagery collection and processing parameters for dronebased individual tree mapping in structurally complex conifer forests. Methods in Ecology and Evolution. 2022. N13(7). 1447-1463 (In English).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.