Создание цифровой модели рельефа с использованием беспилотного летательного аппарата

Определена необходимая последовательность этапов и осуществлена реализация беспилотной технологии создания цифровой модели рельефа на примере землепользования Новосибирской области. Технология состоит из совокупности этапов: рекогносцировки местности, закрепления опорных знаков, спутниковых измерений, аэрофотосъемочных полетов, обработки результатов аэрофотосъемки и построения цифровой модели рельефа. На технологический процесс существенно влияли неблагоприятные погодные условия – низкая облачность, порывистый ветер, высокая влажность воздуха. Дистанционные исследования с помощью беспилотного летательного аппарата самолетного типа Supercam S 250 F позволили создать крупномасштабный ортофотоплан и цифровую модель рельефа на территорию хозяйства (М 1 : 1000). Для фотограмметрической обработки цифровых данных, получаемых с беспилотного летательного аппарата, на территории хозяйства создано съемочное обоснование в виде сети опорных пунктов. Для обработки данных использован двухэтапный метод спутниковых определений. Суть данного метода состояла в получении большого количества спутниковых измерений в статическом режиме и дальнейшей статистической обработке. При статистической обработке спутниковых измерений использованы сведения о координатном местоположении двух базовых наземных станций спутниковой сети Новосибирской области – Коченево и Новосибирск. Удаленность опорных пунктов от наземной спутниковой станции Новосибирск составила более 90 км. В результате уравнительных вычислений полученные средние квадратические ошибки смещений планового и высотного положения опорных пунктов в различных полигонах составили в плане менее 0,02 м, по высоте – менее 0,03 м. В процессе фотограмметрической обработки результатов аэрофотосъемки с беспилотным летательным аппаратом решались задачи перевода положения точек на цифровом снимке в системе пиксельных координат в систему координат местности, построение по ним цифровых нерегулярных и регулярных моделей поверхности, а на их основе текстурированных моделей местности и ортофотопланов.

беспилотные технологии, беспилотный летательный аппарат, ортофотоплан, цифровая модель рельефа, спутниковые измерения

1. Танасиенко А.А. Специфика эрозии почв в Сибири: монография. Новосибирск: Издательство СО РАН, 2003. 175 с.

2. Рейнгард Я.Р. Деградация почв экосистем юга Западной Сибири. Омск, Лодзь (Польша), 2009. 634 c.

3. Hengl T., Evans I.S. Mathematical and digital models of the land surface // Developments in soil science. 2009. Vol. 33. P. 31–63. DOI: 10.1016/s0166-2481(08)00002-0.

4. James L.A., Hodgson M.E., Ghoshal S., Latiolais M.M. Geomorphic change detection using historic maps and DEM differencing: The temporal dimension of geospatial analysis // Geomorphology. 2012. Vol. 137. N 1. P. 181–198. (DOI: 10.1016/j.geomorph.2010.10.039)

5. Florinsky I. Digital terrain analysis in soil science and geology. Academic Press, 2016. 486 р.

6. Ласточкин А.Н. Системно-морфологическое основание наук о Земле (геотопология, структурная география и общая теория геосистем): монография. СПб.: Издательство СПбГУ, 2002. 762 с.

7. Шарый П.А. Геоморфометрия в науках о земле и экологии, обзор методов и приложений // Известия Самарского научного центра РАН. 2006. Т. 8. № 2. С. 459–473.

8. Grohmann C.H. Morphometric analysis in geographic information systems: applications of free software GRASS and R // Computers & Geosciences. 2004. Vol. 30. N 9–10. P. 1055– 1067. DOI: 10.1016/j.cageo.2004.08.002.

9. Каличкин В.К., Павлова А.И. Агрономические геоинформационные системы: монография. Новосибирск: Издательство СФНЦА РАН, 2018. 347 с.

10. Tadono T., Ishida H., Oda F., Naito S., Minakawa K., Iwamoto H. Precise Global DEM Generation By ALOS PRISM // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2014. Vol.–II-4. P. 71–76. URL: https://www.aw3d. jp/wp/wp-content/themes/AW3DEnglish/technology /doc/pdf/technology_03.pdf

11. Takaku J., Tadono T., Tsutsui K., Ichikawa M. Validation of AW3D Global DSM Generated from ALOS PRISM // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2016. Vol. III–4. P. 25– 31. URL: https://www.aw3d.jp/wp/wp-content/themes/AW3DJapanese/technology/doc/ pdf/technology_01.pdf

12. Tahar K.N. Multi rotor UAV at different altitudes for slope mapping studies // International Archives of Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2015. Vol. 40. N 1. P. 9–16. DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-1-W4-9-2015.

13. Krsak B., Blistan P., Paulikova A., Puskarova P., Kovanic L., Palkova J., Zeliznakova V. Use of low-cost UAV photogrammetry to analyze the accuracy of a digital elevation model in a case study // Measurement. 2016. Vol. 91. P. 276–287. DOI: 10.1016/j.measurement.2016.05.028

14. Rinaudo F., Chiabrando F., Lingua A., Spanт A. Archaeological site monitoring: UAV photogrammetry can be an answer // Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. (XXII ISPRS Congress). 2012. Vol. 39. N B5. P. 583–588. DOI: 10.5194/isprsarchivesXXXIX-B5-583-2012.

15. Mesas-Carrascosa F.J., Rumbao I.C., Berrocal J.A.B., Porras A.G.-F. Positional quality assessment of orthophotos obtained from sensors onboard multi-rotor UAV platforms // Sensors. 2014. Vol. 14. N 12. P. 22394–22407. DOI: 10.3390/s141222394.

16. Wang L., Liu H. An effi cient method for identifying and fi lling surface depressions in digital elevation models for hydrologic analysis and modelling // International Journal of Geographical Information Science. 2006. Vol. 20. N 2. P. 193–213. DOI: 10.1080/13658 810500433453)