Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Идентификатор DOI: 10.21177/1998-4502-2025-17-4-2199-2210
Ключевые слова: uAVs, unmanned aerial systems, open architecture, mountain monitoring, environmental monitoring, geodynamic processes, landslides, glaciers, бпла, беспилотные воздушные системы, открытая архитектура, мониторинг горных территорий, экологический мониторинг, геодинамические процессы, оползни, ледники
Аннотация: В статье рассматриваются беспилотные воздушные системы (UAV) с открытой аппаратно - программной архитектурой (контроллеры, совместимые с PX4/ArduPilot, RTOS, навигационные датчики и бортовые вычислители) как перспективный инструмент мониторинга горных территорий в контексте устойчивого развития. Представлен систематизированный подхПоказать полностьюод к обоснованию конфигурации аппаратуры UAV для задач детекции объектов и изменений на горной местности - от растительного покрова и деградации экосистем до геодинамических проявлений (оползни, эрозия, ледники) и состояния инфраструктуры (горные дороги, ЛЭП, застройка). На основании анализа более тридцати отечественных и зарубежных публикаций по мониторингу экологии, геотектоники и инфраструктуры предложена классификация трёх типов целевых объектов и соответствующие требования к полезной нагрузке и вычислительным ресурсам. Показано, что комбинация RTOS-автопилота, многочастотного RTK-GNSS, лидара и бортового модуля edge AI обеспечивает необходимый баланс между точностью геопривязки, энергоэффективностью и возможностями реального времени для распознавания: границ деградации растительности, снежников, контуров оползней и трещин дорожного полотна. Разработана инженерная матрица «задача детекции - сенсоры - вычислительная платформа - профиль полёта», позволяющая обосновывать конфигурацию UAV для конкретных горных регионов. Обсуждаются технические и экологические ограничения эксплуатации UAV в горных условиях и пути их компенсации - например, с помощью визуальной навигации и интеграции многомодальных данных. Полученные рекомендации могут служить основой для проектирования открытых UAV-систем, ориентированных на экологический мониторинг, устойчивое управление земельными ресурсами и снижение рисков на горных территориях. Introduction. This study investigates the development of open - architecture unmanned aerial vehicle (UAV) systems intended for environmental and infrastructure monitoring in mountainous regions. Mountain landscapes are particularly vulnerable to ecological degradation, geological hazards, and infrastructure failures caused by climate change and human activity. Conventional monitoring techniques based on satellite imagery, ground surveys, or manned aerial missions often suffer from insufficient spatial resolution, high operational costs, and limited observation frequency. UAV platforms equipped with modular hardware and open software architecture provide new opportunities for flexible integration of sensors, navigation technologies, and onboard computing systems. Such systems allow high - resolution data acquisition and automated detection of environmental and engineering objects in complex mountainous terrain. Methods. The research methodology was based on the design and experimental evaluation of an open UAV monitoring platform with configurable hardware modules. The system included a UAV equipped with a PX4-compatible autopilot, RTK - GNSS navigation receiver, inertial measurement unit, and a set of interchangeable sensing devices, including high - resolution RGB cameras, multispectral sensors, and a lightweight LiDAR scanner. A Jetson - based edge - AI computing module was used for onboard data processing and execution of computer vision algorithms. Data analysis involved orthorectification of aerial images, computation of vegetation indices (NDVI, GNDVI, NDRE), generation of digital terrain models from LiDAR point clouds, and registration of multi - temporal datasets using ICP algorithms. Deep learning models such as U-Net and YOLOv8-seg were implemented for automatic detection of vegetation degradation, infrastructure defects, and geomorphological changes during flight. Results. Field experiments confirmed the effectiveness of the proposed UAV architecture for monitoring mountainous environments. The combined use of RGB imagery, multispectral sensing, and LiDAR significantly improved detection performance, achieving a recall of approximately 0.92 for landslide boundary identification and reducing missed hazardous areas to about 0.06. Multispectral analysis enabled early detection of vegetation stress, with NDVI values decreasing from approximately 0.34 to 0.27 during the observation period. Infrastructure monitoring experiments detected over 300 road surface cracks with an average measurement error of about 5%. The onboard edge - AI processing system achieved inference times below 300 ms per frame and reduced transmitted data volume by nearly 87%, allowing efficient operation under limited communication bandwidth. The proposed engineering matrix linking monitoring tasks with sensor configurations and flight parameters provides a practical framework for UAV hardware configuration selection. Conclusions. The study demonstrates that open UAV systems with modular sensor integration and onboard artificial intelligence significantly enhance the efficiency of environmental and infrastructure monitoring in mountainous areas. The combination of multisensor data acquisition, precise RTK positioning, and onboard data processing enables rapid detection of ecological and geotechnical changes with high spatial accuracy. The proposed methodology provides a flexible framework for configuring UAV platforms depending on monitoring objectives and environmental conditions. The results can support the development of advanced UAV-based monitoring systems aimed at improving environmental management, infrastructure safety, and sustainable development of mountainous regions.
Журнал: Устойчивое развитие горных территорий
Выпуск журнала: Т. 17, № 4
Номера страниц: 2199-2210
ISSN журнала: 19984502
Место издания: Владикавказ
Издатель: Северо-Кавказский горно-металлургический институт