О теоретических основах аэролимнологии: изучение пресных водоемов и прибрежных территорий с применением воздушных робототехнических средств
Ключевые слова:
аэролимнология, озероведение, беспилотные летательные аппараты, пресные водоемы, Ладожское озеро, пробоотбор, мониторинг, информатика, робототехника, ГИСАннотация
Интеграция методологического базиса нескольких разных наук при междисциплинарных исследованиях является характерной чертой новых механизмов решения современных прикладных задач. Формируемые теоретические основы аэролимнологии, как нового научного направления, рассматриваются с точки зрения вклада в нее трех ключевых наук: лимнологии, информатики и робототехники. Приведены классификации методов и способов лимнологических исследований, воздушных робототехнических средств, информационных технологий, перспективных для решения задач в области аэролимнологии. Задача научного направления аэролимнологии формулируется как изучение возможностей и ограничений комбинированных способов дистанционного сенсорного измерения, роботизированного пробоотбора и аналитического исследования параметров экосистем пресных водоемов для мониторинга и предсказания динамики их развития. Среди основных направлений аэролимнологических исследований выделены: построение ортофотопланов и фотограмметрических пространственных моделей рельефа дна и отдельных элементов донного ландшафта и прибрежной зоны разного масштаба; геолого-геофизическое картирование подводной части береговой зоны; изучение фитопланктона, в частности «цветения» воды, вызванного цианобактериями; исследование распределения и миграций крупных представителей гидрофауны; изучение температурных полей и процессов перераспределения водных масс. Обсуждаются ограничения, накладываемые на использование беспилотных летательных аппаратов (БпЛА) при пробоотборе и мониторинге прибрежных водных территорий, прежде всего погодно-климатические, временные, пространственные, технические. Преимущество использования беспилотных летательных аппаратов в аэролимнологии обосновывается увеличением скорости получения данных, возможностью подлета к труднодоступным и территориально удаленным объектам, снижением влияния человеческого фактора. Научная новизна представленного исследования состоит в попытке интеграции междисциплинарных знаний при использовании беспилотных летательных аппаратов и обработке полученных данных на основе технологий искусственного интеллекта при изучении лимнологических объектов и процессов. Отмечается важная роль геоинформационных систем и приводятся примеры карт типизации берегов и геоморфологии Ладожского озера, размещенные на сайте Центра коллективного пользования научным оборудованием «Северо-Западный центр мониторинга и прогнозирования развития территорий» СПБ ФИЦ РАН. Рассматриваются основные этапы методологии проведения аэролимнологических исследований с применением междисциплинарных подходов на основе лимнологии, информатики и робототехнических средств, функционирующих в разных средах.
Литература
1. Городецкий В.И., Юсупов Р.М. Искусственный интеллект: метафора, наука и информационная технология // Мехатроника, автоматизация, управление. 2020. Т. 21. № 5. С. 282-293.
2. Солдатенко С.А., Юсупов Р.М., Колман Р. Кибернетический подход к проблеме взаимодействия общества и природы в условиях беспрецедентно меняющегося климата // Труды СПИИРАН. 2020. Т. 19. № 1. С. 5-42.
3. Федоров Ю.А. Аэрофотогеодезические исследования водных объектов суши. Учебное пособие. Л., изд. ЛГМИ. 1991. 173 с.
4. Павлов Н.Ф. Аэрология, радиометеорология и техника безопасности. Учебник для вузов по спец. «Метеорология». Гидрометеоиздат. 1980. 432 с.
5. Белов Н.С., Данченков А.Р. Использование беспилотных летательных аппаратов при географических исследованиях. «Научно-практический электронный журнал Аллея Науки». 2017. №16. 7 с.
6. Дудакова Д.С., Дудаков М.О. Исследования биогеоценозов шхерного района Ладожского озера (на примере залива Лехмалахти) с применением метода совмещенного использования аэровидеосъемки и подводных исследований // География: развитие науки и образования Коллективная монография по материалам Международной научно-практической конференции LXVIII Герценовские чтения, посвященной 70-летию создания ЮНЕСКО. Санкт-Петербург, 2015 Издательство: Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена (Санкт-Петербург). 2015. С. 179-183.
7. Фотограмметрия и дистанционное зондирование территорий Методическое пособие к лаб. раб. Пермь ФГОУ ВПО «Пермская ГСХА» 2009. 38 с.
8. Богданов К.В., Бекетова Е.Б. Применение беспилотных летательных аппаратов в геолого-геофизической разведке месторождений полезных ископаемых // Будущее Арктики начинается здесь: Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Будущее Арктики начинается здесь». Апатиты, 2019. С. 67-79.
9. Эпов М.И. Злыгостев И.Н. Применение беспилотных летательных аппаратов в аэрогеофизической разведке // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012: 8 Международный научный конгресс. Новосибирск. 10-20 апр. 2012 г. 2012. Т. 2. С. 27-32.
10. Дуленин А.А., Дуленина П.А., Коцюк Д.В., Свиридов В.В. Опыт и перспективы использования малых беспилотных летательных аппаратов в морских прибрежных биологических исследованиях // Труды ВНИРО. 2021. Т. 185. С. 134-151.
11. Виноградов А.Н., Егоров В.В., Калинин А.П., Родионов А.И., И.Д. Родионов, Родионова И.П. Исследование возможностей гиперспектральной съемки для мониторинга состояния водных объектов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 2. С. 125–134.
12. Коновалов Б.В., Кравчишина М.Д., Беляев Н.А., Новигатский А.Н. Определение концентрации минеральной взвеси и взвешенного органического вещества по их спектральному поглощению // Океанология. 2014. Т. 54. № 5. С. 704–711.
13. Суторихин И.А., Букатый В.И., Акулова О.Б. Сезонные изменения спектральной прозрачности и концентрации хлорофилла а в разнотипных озерах // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 9. С.801-806.
14. Уличев В.И., Дудакова Д.С. Мониторинг численности ладожской кольчатой нерпы (Pusa hispida lagodensis) в шхерном районе Ладожского озера // Всероссийская конференция по крупным внутренним водоёмам (V Ладожский симпозиум) Сб-к науч. трудов конф. Издательство: ООО "Издательство "ЛЕМА" (Санкт-Петербург). 2016. С. 431-436.
15. Уличев В.И., Дудакова Д.С., Дудаков М.О., Труханова И.С. Возможное применение технических средств дистанционного зондирования для изучения ладожской кольчатой нерпы (Pusa hispida ladogensis) на линных и релаксационных залежках // морские млекопитающие Голарктики. Сборник научных трудов по материалам IX международной конференции. 2018 Издательство: РОО "Совет по морским млекопитающим" (Москва). 2018. С. 198-203.
16. Коновалов Б.В. Некоторые особенности спектрального поглощения взвеси морской воды // Оптические методы изучения океанов и внутренних водоемов. Новосибирск: Наука. 1979. С. 58–65.
17. Lednev V.N., Grishin M.Ya., Pershin S.M., Bunkin A.F. Quantifying Raman OH-band spectra for remote water temperature measurements // Optics Letters. 2016. vol. 41, Issue 20. pp. 4625-4628.
18. Носов А.М., Савельев А.И., Вильянинов В.Н., Ромашова Ю.Е., Лебедев И.В., Лебедева В.В., Янин А.П., Самохвалов И.М. Опыт транспортировки компонентов крови с применением беспилотного летательного аппарата // Медицина катастроф. 2022. №3. С.65-69. https://doi.org/10.33266/2070-1004-2022-3-65-69.
19. Meshcheryakov R., Salomatin A., Senchuk D., Shirokov A. Scenario of search, detection, and control of invasive plant species using unmanned aircraft systems. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2022. vol. 245. pp. 259-270.
20. Sevostyanova N., Lebedev I., Lebedeva V., Vatamaniuk I. An Innovative Approach to Automated Photo-Activation of Crop Acreage Using UAVs to Stimulate Crop Growth. Informatics and Automation. 2021. no. 6 (20). pp. 1395-1417.
21. Pshikhopov V., Medvedev M., Soloviev V. The multicopter control algorithms with unstable modes. Proceedings of 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2019. vol. 6. pp. 1179-1184.
22. Verba V.S. Methods for aircraft guidance with changes in control priorities. Automation and Remote Control. 2021. vol. 82. № 9. pp. 1519-1529.
23. Milyakov D., Verba V., Merkulov V., Plyashechik A. Two approaches to simulating a group flight of unmanned aerial vehicles as system with lumped and distributed parameters. Proceedings of ITNT 2020 – 6th IEEE International Conference on Information Technology and Nanotechnology, 2020. vol. 6. pp. 9253212.
24. Izhboldina V., Lebedev I., Shabanova A. Approach to UAV swarm control and collision-free reconfiguration. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2021. vol. 187. pp. 81-92.
25. Izhboldina V., Lebedev I. Group movement of UAVs in environment with dynamic obstacles: a survey", International Journal of Intelligent Unmanned Systems, 2022 vol. ahead-of-print. no. ahead-of-print. doi: 10.1108/IJIUS-06-2021-0038.
26. Vishnevsky V., Meshcheryakov R. Experience of developing a multifunctional tethered high-altitude unmanned platform of long-term operation. Lecture Notes in Computer Science. 2019. vol. 11659 LNAI. pp. 236-244.
27. Krestovnikov K., Cherskikh E., Saveliev A. Structure and circuit solution of a bidirectional wireless power transmission system in applied robotics. Radioengineering. 2021. vol. 30. no. 1. pp. 142-149.
28. Гайдук А.Р., Капустян С.Г., Плаксиенко В.С., Кабалан А.Э.А. Управление группой БЛА при неопределенных запаздываниях в каналах связи // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2020. № 2-3 (79). С. 37-56.
29. Krestovnikov K., Korshunov D., Erashov A., Rogozin A. Scalable Architecture of Distributed Control System for Industrial Greenhouse Complexes. In Proceedings of the Computational Methods in Systems and Software. Springer, Cham. LNNS, 2021. vol. 231. pp. 127-132. doi: 10.1007/978-3-030-90321-3_12.
30. Denisov A., Cherskikh E. Algorithm for Placement of Wireless Network Devices for Wide Areas with Variable Soil Moisture // International Conference in Communications, Signal Processing, and Systems. – Springer, Singapore, 2022. vol. 878. pp. 18-25. doi: 10.1007/978-981-19-0390-8_3.
31. Butt M.A., Khonina S.N., Kazanskiy N.L. Recent advances in photonic crystal optical devices: a review. Optics & Laser Technology. 2021. vol. 142. p. 107265.
32. Ronzhin A., Vu Q., Nguyen V., Ngo T. Ground and Air Robotic Manipulation Systems in Agriculture. Intelligent Systems Reference Library. Springer, Cham. 2022. vol. 214. 294 p. doi: 10.1007/978-3-030-86826-0. ISBN: 978-3-030-86825-3.
33. Käslin F., Baur T., Meier P., Koller P., Buchmann N., D'Odorico P. Eugster W. Novel Twig Sampling Method by Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Frontiers in Forests and Global Change. 2018. vol. 1. doi: 10.3389/ffgc.2018.00002.
34. Егоркин А.А., Краснобаев Ю.Л., Наумов Д.А. Проведение экологического мониторинга с применением биологических сенсоров и беспилотных летательных аппаратов. В сборнике: Актуальные проблемы биологической и химической экологии. Сборник материалов VI Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор Д.Б. Петренко. 2019. С. 262-266.
35. Крестовников К.Д., Ерашов А.А. Исследование эффективности беспроводной системы передачи энергии при эксплуатации в воде и растворах // Датчики и системы. 2022. № 2 (261). С. 19-27.
36. Трифонова И.С. Основные этапа развития лимнологии в России до середины XX века // Труды Карельского научного центра РАН. 2018. № 9. С. 115-125.
37. Лопух П.С., Якушко О.Ф. Общая лимнология Учебное пособие. Минск: Наука. 2011. 248 с.
38. Шелехова Т.С., Слуковский З.И., Лаврова Н.Б. Методы исследования донных отложений озер Карелии / Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2020. 111 с.
39. Абакумов В.А. Руководство по гидробиологическому мониторингу пресноводных экосистем / Под ред. Абакумова В.А. СПб.: Гидрометеоиздат. 1992. 318 с.
40. Курашов Е.А. Методы и подходы для количественного изучения пресноводного мейобентоса // Актуальные вопросы изучения микро-, мейозообентоса и фауны зарослей пресноводных водоемов. Тематические лекции и материалы I Международной школы-конференции Россия Борок, 2-7 октября 2007 г. – Нижний Новгород: Вектор ТиС. 2007. С. 5-35.
41. Плотников Г.К., Пескова Т.Ю., Шкуте A., Пупиня А., Пупиньш М. Сборник классических методов гидробиологических исследований для использования в аквакультуре. Daugavpils universitātes akadēmiskais apgāds “Saule”, 2017. 282 с.
42. Леонтьев В.В. Краткий курс лекций по гидробиологии. Учебное пособие для студентов-бакалавров биологических направлений Елабуга. 2015. 90 с.
43. Доменюк В.П., Гончаров А.Ю. Проблемы и перспективы использования молекулярно-генетических методов в гидробиологических исследованиях // Экология моря. 2005. № 68. С. 48-52.
44. Кондратьев С.А. Формирование внешней нагрузки на водоемы: проблемы моделирования. – СПб.: Наука. 2007. 255 c.
45. Астраханцев Г.П., Меншуткин В.В., Петрова Н.А.. / Моделирование экосистем больших стратифицированных озер. Л.А. Руховец. СПб: Наука, 2003. 361 c.
46. Сутырина Е.Н. Дистанционное зондирование Земли: учеб. пособие / Иркутск: Изд-во ИГУ, 2013. 165 с.
47. Галошин А.И. Современное состояние и тенденции развития гидрографо – геодезического обеспечения морских геологоразведочных работ // Успехи современного естествознания. 2002. № 2. С. 10-21.
48. Долинская Е.М., Бирицкая С.А., Теплых М.А., Ермолаева Я.К., Карнаухов Д.Ю., Зилов Е.А. Дистанционный подход в проведении гидробиологических исследований: от видеосъемки и эхолотирования до применения искусственного интеллекта и методов молекулярной биологии // Байкальский зоологический журнал. 2020. № 2 (28). С. 5-11.
49. Комплексный дистанционный мониторинг озерю Сб.науч.тр. / Отв.ред. Кондратьев К.Я. Л.: Изд-во Наука, 1987. 288 с.
50. Костяной А.Г., Лаврова О.Ю., Митягина М.И. Дистанционное зондирование океанов и морей // Земля и Вселенная. 2011. № 5. С. 33-44.
51. Лаврова О.Ю., Митягина М.И., Каримова С.С., Бочарова Т.Ю. Применение радиолокаторов RADARSAT-2 и TerraSAR-X для исследования гидродинамических процессов в океане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012.Т 9. № 2. С. 312-323.
52. Мишев Д. Дистанционные исследования Земли из космоса. М.: 1985. 229 с.
53. Новые идеи в океанологии / Ин-т океанологии им. П.П. Ширшова. М.: Наука. Т. 1: Физика. Химия. Биология / Отв. ред. М.Е. Виноградов, С.С. Лаппо, 2004. 351 с.
54. Рыбалко А.Е., Токарев М.Ю., Субетто Д.А., Алешин М.И., Беляев П.Ю., Савельева Л.А., Кузнецов В.Ю. Использование сейсмоакустических методов при изучении крупных озер для решения стратиграфических, палеогеографических и геоэкологических задач // озера Евразии: проблемы и пути их решения Материалы II Международной конференции. Издательство: Академия наук Республики Татарстан (Казань), 2019. С. 314-318.
55. Черных Д.В. Разработка методов и программных средств акустического зондирования водной толщи и дна океана в зонах разгрузки метана. М., 2014. 167 с.
56. Каправлов Е.Г., Кошкарев А.В, Тикунов В.С. и др. Геоинформатика: Учеб.для студ.вузов / под ред В.С. Тикунова М.: Издатцентр «Академия», 2005. 480 с.
57. Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Пиманов И.Ю. Выбор архитектуры систем интеграции разнородных информационных ресурсов при комплексном моделировании природно-технических объектов // Информатизация и связь. 2021. № 7. С. 72-77.
58. Zelentsov V.A., Alabyan A.M., Krylenko I.N., Pimanov I.Y., Ponomarenko M.R., Potryasaev S.A., Semenov A.E., Sobolevskii V.A., Sokolov B.V., Yusupov R.M. A model-oriented system for operational forecasting of river floods. Herald of the Russian Academy of Sciences. 2019. vol. 89. № 4. pp. 405-417.
59. Мыльников Д.Ю. Геоинформационные платформы. 3-я ред. // Политерм [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.politerm.com/articles/obzor_ gis.pdf
60. Zakharov K., Saveliev A. Algorithm for Edge Detection of Floodable Areas, Based on Heightmap Data // 16th International Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings" (ER(ZR)-2021). 2021. vol. 232. pp. 211-222. doi: 10.1007/978-981-16-2814-6_19
61. Krylenko I., Alabyan A., Aleksyuk A., Sazonov A., Zavyalova E., Belikov V., Pimanov I., Potryasaev S., Zelentsov V. Modeling ice-jam floods in the frameworks of an intelligent system for river monitoring. Water Resources. 2020. vol. 47. № 3. pp. 387-398.
62. Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Pimanov I.Y., Ponomarenko M.R. Integrated use of GIS, remote sensing data and a set of models for operational flood forecasting. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives, 2019. pp. 477-483.
63. Mochalov V.F., Grigorieva O.V., Markov A.V., Ivanets M.O., Zelentsov V.A. Intelligent technologies and methods of tundra vegetation properties detection using satellite multispectral imagery. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. vol. 986. pp. 234-243.
64. Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Semenov A.E. Information system for analyzing negative impacts on forests of the border regions // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. vol. 806, p. 012001. doi:10.1088/1755-1315/806/1/012001.
65. Sobolevskii V.A. The system of convolution neural networks automated training // CEUR Workshop Proceedings. 2021. vol. 2803. p. 100-106. doi 10.24412/1613-0073-2803-100-106.
66. Mikhailov V., Ponomarenko M., Sobolevsky V. Simulation of phytomass dynamics of plant communities based on artificial neural networks and NDVI // Recent Advances in Environmental Science from the Euro-Mediterranean and Surrounding Regions (2nd Edition). Proceedings of 2nd Euro-Mediterranean Conference for Environmental Integration (EMCEI-2), Tunisia, 2019. Springer, 2021. p. 1335-1339. doi: 10.1007/978-3-030-51210-1_211.
67. Ронжин А.Л., Зеленцов В.А., Богомолов А.В., Кулешов С.В. Технологии визуализации, обработки пространственных данных, мониторинга и проактивного управления развитием экосистем Северо-Западного региона. В сборнике: Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления. Материалы VI Международной научно-практической конференции. Редколлегия: Р.В. Намм (отв. редактор) [и др.]. Хабаровск. 2021. С. 207-213.
68. Sokolov B.V., Zakharov V.V., Krylov A.V., Salukhov V.I. Models and algorithms for planning and scheduling of complex objects functioning and modernization. Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. vol. 330 LNNS. pp. 610-618.
69. Sokolov B.V., Yusupov R.M. Scientific basis of management and cybernetics methodologies integration. Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. vol. 442 LNNS. pp. 52-59.
70. Ogij O.G., Osipov V.Y., Tristanov A.B., Zhukova N.A. Tasks and performance indicators of intelligent neural network support for decisions on managing labor potential of the fishery complex. Marine intelligent technologies. 2021. № 4-4 (54). pp. 73-79.
71. Nagoev Z.V., Nagoeva O.V., Pshenokova I.A., Bzhikhatlov K.C., Gurtueva I.A., Kankulov S.A. Multiagent neurocognitive models of the processes of understanding the natural language description of the mission of autonomous robots. Studies in Computational Intelligence. 2022. vol. 1032 SCI. pp. 327-332.
72. Nagoev Z., Pshenokova I., Nagoeva O., Sundukov Z. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi-agent neurocognitive architectures. Cognitive Systems Research. 2021. vol. 66. pp. 82-88.
73. Dudakova D., Anokhin V., Dudakov M., Judin S. Mapping Rocky Coastal Landscapes in Northern Lake Ladoga around the islands of Raipatsaari and Lussikainluoto // GEOHAB 2019 Marine geological and biological habitat mapping. Saint-Petersburg. Russia. May 13-17. 2019. p.51-52.
74. Ламков И.М., Чермошенцев А.Ю., Арбузов С.А., Гук А.П. Исследование возможностей применения квадрокоптера для съемки береговой линии обводненного карьера с целью государственного кадастрового учета // Вестник СГУГиТ. 2015. Т. 1 (29). С. 200-209.
75. Овчинникова Н.Г., Ниценко И.А. Использование беспилотных летательных аппаратов в мониторинге водных объектов. Экономика и экология территориальных образований. 2022. Т.6. № 1. C. 87–94.
76. Отчет о работе по теме «Оценка возможности создания опытного района применения беспилотных авиационных систем для выполнения сервисно-транспортных задач» Шифр «Тайга 1». Томск: 2018. 138 с.
77. Рубен М.А.Э. Разработка и исследование фотограмметрических технологий мониторинга береговой линии по материалам аэрофотосъемки. М.: 2016. 97 с.
78. Volkov, A., Teslya, N., Moskvitin, G., Brovin, N., Bochkarev, E. Spatio-temporal Data Sources Integration with Ontology for Road Accidents Analysis. Lecture Notes in Business Information Processing. 2022. vol. 444 LNBIP. pp. 251–262. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04216-4_23.
79. Erashov A., Krestovnikov K. Algorithm for controlling manipulator with combined array of pressure and proximity sensors in gripper // Electromechanics and Robotics. 2021. vol. 232. pp. 61-71. doi: 10.1007/978-981-16-2814-6_6.
80. Krestovnikov K., Cherskikh E., Bykov A. Approach to Choose of Optimal Number of Turns in Planar Spiral Coils for Systems of Wireless Power Transmission // Elektronika ir Elektrotechnika. 2020. vol. 26. no. 6. doi: 10.5755/j01.eie.26.6.26181.
81. Kozyr P., Erashov A., Saveliev A. Algorithm for Determining Target Point of Manipulator for Grasping an Object Using Combined Sensing Means. Lecture Notes in Networks and Systems / Data Science and Intelligent Systems. 2021. vol. 231. pp. 337-350. doi: 10.1007/978-3-030-90321-3_27.
2. Солдатенко С.А., Юсупов Р.М., Колман Р. Кибернетический подход к проблеме взаимодействия общества и природы в условиях беспрецедентно меняющегося климата // Труды СПИИРАН. 2020. Т. 19. № 1. С. 5-42.
3. Федоров Ю.А. Аэрофотогеодезические исследования водных объектов суши. Учебное пособие. Л., изд. ЛГМИ. 1991. 173 с.
4. Павлов Н.Ф. Аэрология, радиометеорология и техника безопасности. Учебник для вузов по спец. «Метеорология». Гидрометеоиздат. 1980. 432 с.
5. Белов Н.С., Данченков А.Р. Использование беспилотных летательных аппаратов при географических исследованиях. «Научно-практический электронный журнал Аллея Науки». 2017. №16. 7 с.
6. Дудакова Д.С., Дудаков М.О. Исследования биогеоценозов шхерного района Ладожского озера (на примере залива Лехмалахти) с применением метода совмещенного использования аэровидеосъемки и подводных исследований // География: развитие науки и образования Коллективная монография по материалам Международной научно-практической конференции LXVIII Герценовские чтения, посвященной 70-летию создания ЮНЕСКО. Санкт-Петербург, 2015 Издательство: Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена (Санкт-Петербург). 2015. С. 179-183.
7. Фотограмметрия и дистанционное зондирование территорий Методическое пособие к лаб. раб. Пермь ФГОУ ВПО «Пермская ГСХА» 2009. 38 с.
8. Богданов К.В., Бекетова Е.Б. Применение беспилотных летательных аппаратов в геолого-геофизической разведке месторождений полезных ископаемых // Будущее Арктики начинается здесь: Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Будущее Арктики начинается здесь». Апатиты, 2019. С. 67-79.
9. Эпов М.И. Злыгостев И.Н. Применение беспилотных летательных аппаратов в аэрогеофизической разведке // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012: 8 Международный научный конгресс. Новосибирск. 10-20 апр. 2012 г. 2012. Т. 2. С. 27-32.
10. Дуленин А.А., Дуленина П.А., Коцюк Д.В., Свиридов В.В. Опыт и перспективы использования малых беспилотных летательных аппаратов в морских прибрежных биологических исследованиях // Труды ВНИРО. 2021. Т. 185. С. 134-151.
11. Виноградов А.Н., Егоров В.В., Калинин А.П., Родионов А.И., И.Д. Родионов, Родионова И.П. Исследование возможностей гиперспектральной съемки для мониторинга состояния водных объектов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 2. С. 125–134.
12. Коновалов Б.В., Кравчишина М.Д., Беляев Н.А., Новигатский А.Н. Определение концентрации минеральной взвеси и взвешенного органического вещества по их спектральному поглощению // Океанология. 2014. Т. 54. № 5. С. 704–711.
13. Суторихин И.А., Букатый В.И., Акулова О.Б. Сезонные изменения спектральной прозрачности и концентрации хлорофилла а в разнотипных озерах // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 9. С.801-806.
14. Уличев В.И., Дудакова Д.С. Мониторинг численности ладожской кольчатой нерпы (Pusa hispida lagodensis) в шхерном районе Ладожского озера // Всероссийская конференция по крупным внутренним водоёмам (V Ладожский симпозиум) Сб-к науч. трудов конф. Издательство: ООО "Издательство "ЛЕМА" (Санкт-Петербург). 2016. С. 431-436.
15. Уличев В.И., Дудакова Д.С., Дудаков М.О., Труханова И.С. Возможное применение технических средств дистанционного зондирования для изучения ладожской кольчатой нерпы (Pusa hispida ladogensis) на линных и релаксационных залежках // морские млекопитающие Голарктики. Сборник научных трудов по материалам IX международной конференции. 2018 Издательство: РОО "Совет по морским млекопитающим" (Москва). 2018. С. 198-203.
16. Коновалов Б.В. Некоторые особенности спектрального поглощения взвеси морской воды // Оптические методы изучения океанов и внутренних водоемов. Новосибирск: Наука. 1979. С. 58–65.
17. Lednev V.N., Grishin M.Ya., Pershin S.M., Bunkin A.F. Quantifying Raman OH-band spectra for remote water temperature measurements // Optics Letters. 2016. vol. 41, Issue 20. pp. 4625-4628.
18. Носов А.М., Савельев А.И., Вильянинов В.Н., Ромашова Ю.Е., Лебедев И.В., Лебедева В.В., Янин А.П., Самохвалов И.М. Опыт транспортировки компонентов крови с применением беспилотного летательного аппарата // Медицина катастроф. 2022. №3. С.65-69. https://doi.org/10.33266/2070-1004-2022-3-65-69.
19. Meshcheryakov R., Salomatin A., Senchuk D., Shirokov A. Scenario of search, detection, and control of invasive plant species using unmanned aircraft systems. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2022. vol. 245. pp. 259-270.
20. Sevostyanova N., Lebedev I., Lebedeva V., Vatamaniuk I. An Innovative Approach to Automated Photo-Activation of Crop Acreage Using UAVs to Stimulate Crop Growth. Informatics and Automation. 2021. no. 6 (20). pp. 1395-1417.
21. Pshikhopov V., Medvedev M., Soloviev V. The multicopter control algorithms with unstable modes. Proceedings of 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2019. vol. 6. pp. 1179-1184.
22. Verba V.S. Methods for aircraft guidance with changes in control priorities. Automation and Remote Control. 2021. vol. 82. № 9. pp. 1519-1529.
23. Milyakov D., Verba V., Merkulov V., Plyashechik A. Two approaches to simulating a group flight of unmanned aerial vehicles as system with lumped and distributed parameters. Proceedings of ITNT 2020 – 6th IEEE International Conference on Information Technology and Nanotechnology, 2020. vol. 6. pp. 9253212.
24. Izhboldina V., Lebedev I., Shabanova A. Approach to UAV swarm control and collision-free reconfiguration. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2021. vol. 187. pp. 81-92.
25. Izhboldina V., Lebedev I. Group movement of UAVs in environment with dynamic obstacles: a survey", International Journal of Intelligent Unmanned Systems, 2022 vol. ahead-of-print. no. ahead-of-print. doi: 10.1108/IJIUS-06-2021-0038.
26. Vishnevsky V., Meshcheryakov R. Experience of developing a multifunctional tethered high-altitude unmanned platform of long-term operation. Lecture Notes in Computer Science. 2019. vol. 11659 LNAI. pp. 236-244.
27. Krestovnikov K., Cherskikh E., Saveliev A. Structure and circuit solution of a bidirectional wireless power transmission system in applied robotics. Radioengineering. 2021. vol. 30. no. 1. pp. 142-149.
28. Гайдук А.Р., Капустян С.Г., Плаксиенко В.С., Кабалан А.Э.А. Управление группой БЛА при неопределенных запаздываниях в каналах связи // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2020. № 2-3 (79). С. 37-56.
29. Krestovnikov K., Korshunov D., Erashov A., Rogozin A. Scalable Architecture of Distributed Control System for Industrial Greenhouse Complexes. In Proceedings of the Computational Methods in Systems and Software. Springer, Cham. LNNS, 2021. vol. 231. pp. 127-132. doi: 10.1007/978-3-030-90321-3_12.
30. Denisov A., Cherskikh E. Algorithm for Placement of Wireless Network Devices for Wide Areas with Variable Soil Moisture // International Conference in Communications, Signal Processing, and Systems. – Springer, Singapore, 2022. vol. 878. pp. 18-25. doi: 10.1007/978-981-19-0390-8_3.
31. Butt M.A., Khonina S.N., Kazanskiy N.L. Recent advances in photonic crystal optical devices: a review. Optics & Laser Technology. 2021. vol. 142. p. 107265.
32. Ronzhin A., Vu Q., Nguyen V., Ngo T. Ground and Air Robotic Manipulation Systems in Agriculture. Intelligent Systems Reference Library. Springer, Cham. 2022. vol. 214. 294 p. doi: 10.1007/978-3-030-86826-0. ISBN: 978-3-030-86825-3.
33. Käslin F., Baur T., Meier P., Koller P., Buchmann N., D'Odorico P. Eugster W. Novel Twig Sampling Method by Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Frontiers in Forests and Global Change. 2018. vol. 1. doi: 10.3389/ffgc.2018.00002.
34. Егоркин А.А., Краснобаев Ю.Л., Наумов Д.А. Проведение экологического мониторинга с применением биологических сенсоров и беспилотных летательных аппаратов. В сборнике: Актуальные проблемы биологической и химической экологии. Сборник материалов VI Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор Д.Б. Петренко. 2019. С. 262-266.
35. Крестовников К.Д., Ерашов А.А. Исследование эффективности беспроводной системы передачи энергии при эксплуатации в воде и растворах // Датчики и системы. 2022. № 2 (261). С. 19-27.
36. Трифонова И.С. Основные этапа развития лимнологии в России до середины XX века // Труды Карельского научного центра РАН. 2018. № 9. С. 115-125.
37. Лопух П.С., Якушко О.Ф. Общая лимнология Учебное пособие. Минск: Наука. 2011. 248 с.
38. Шелехова Т.С., Слуковский З.И., Лаврова Н.Б. Методы исследования донных отложений озер Карелии / Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2020. 111 с.
39. Абакумов В.А. Руководство по гидробиологическому мониторингу пресноводных экосистем / Под ред. Абакумова В.А. СПб.: Гидрометеоиздат. 1992. 318 с.
40. Курашов Е.А. Методы и подходы для количественного изучения пресноводного мейобентоса // Актуальные вопросы изучения микро-, мейозообентоса и фауны зарослей пресноводных водоемов. Тематические лекции и материалы I Международной школы-конференции Россия Борок, 2-7 октября 2007 г. – Нижний Новгород: Вектор ТиС. 2007. С. 5-35.
41. Плотников Г.К., Пескова Т.Ю., Шкуте A., Пупиня А., Пупиньш М. Сборник классических методов гидробиологических исследований для использования в аквакультуре. Daugavpils universitātes akadēmiskais apgāds “Saule”, 2017. 282 с.
42. Леонтьев В.В. Краткий курс лекций по гидробиологии. Учебное пособие для студентов-бакалавров биологических направлений Елабуга. 2015. 90 с.
43. Доменюк В.П., Гончаров А.Ю. Проблемы и перспективы использования молекулярно-генетических методов в гидробиологических исследованиях // Экология моря. 2005. № 68. С. 48-52.
44. Кондратьев С.А. Формирование внешней нагрузки на водоемы: проблемы моделирования. – СПб.: Наука. 2007. 255 c.
45. Астраханцев Г.П., Меншуткин В.В., Петрова Н.А.. / Моделирование экосистем больших стратифицированных озер. Л.А. Руховец. СПб: Наука, 2003. 361 c.
46. Сутырина Е.Н. Дистанционное зондирование Земли: учеб. пособие / Иркутск: Изд-во ИГУ, 2013. 165 с.
47. Галошин А.И. Современное состояние и тенденции развития гидрографо – геодезического обеспечения морских геологоразведочных работ // Успехи современного естествознания. 2002. № 2. С. 10-21.
48. Долинская Е.М., Бирицкая С.А., Теплых М.А., Ермолаева Я.К., Карнаухов Д.Ю., Зилов Е.А. Дистанционный подход в проведении гидробиологических исследований: от видеосъемки и эхолотирования до применения искусственного интеллекта и методов молекулярной биологии // Байкальский зоологический журнал. 2020. № 2 (28). С. 5-11.
49. Комплексный дистанционный мониторинг озерю Сб.науч.тр. / Отв.ред. Кондратьев К.Я. Л.: Изд-во Наука, 1987. 288 с.
50. Костяной А.Г., Лаврова О.Ю., Митягина М.И. Дистанционное зондирование океанов и морей // Земля и Вселенная. 2011. № 5. С. 33-44.
51. Лаврова О.Ю., Митягина М.И., Каримова С.С., Бочарова Т.Ю. Применение радиолокаторов RADARSAT-2 и TerraSAR-X для исследования гидродинамических процессов в океане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012.Т 9. № 2. С. 312-323.
52. Мишев Д. Дистанционные исследования Земли из космоса. М.: 1985. 229 с.
53. Новые идеи в океанологии / Ин-т океанологии им. П.П. Ширшова. М.: Наука. Т. 1: Физика. Химия. Биология / Отв. ред. М.Е. Виноградов, С.С. Лаппо, 2004. 351 с.
54. Рыбалко А.Е., Токарев М.Ю., Субетто Д.А., Алешин М.И., Беляев П.Ю., Савельева Л.А., Кузнецов В.Ю. Использование сейсмоакустических методов при изучении крупных озер для решения стратиграфических, палеогеографических и геоэкологических задач // озера Евразии: проблемы и пути их решения Материалы II Международной конференции. Издательство: Академия наук Республики Татарстан (Казань), 2019. С. 314-318.
55. Черных Д.В. Разработка методов и программных средств акустического зондирования водной толщи и дна океана в зонах разгрузки метана. М., 2014. 167 с.
56. Каправлов Е.Г., Кошкарев А.В, Тикунов В.С. и др. Геоинформатика: Учеб.для студ.вузов / под ред В.С. Тикунова М.: Издатцентр «Академия», 2005. 480 с.
57. Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Пиманов И.Ю. Выбор архитектуры систем интеграции разнородных информационных ресурсов при комплексном моделировании природно-технических объектов // Информатизация и связь. 2021. № 7. С. 72-77.
58. Zelentsov V.A., Alabyan A.M., Krylenko I.N., Pimanov I.Y., Ponomarenko M.R., Potryasaev S.A., Semenov A.E., Sobolevskii V.A., Sokolov B.V., Yusupov R.M. A model-oriented system for operational forecasting of river floods. Herald of the Russian Academy of Sciences. 2019. vol. 89. № 4. pp. 405-417.
59. Мыльников Д.Ю. Геоинформационные платформы. 3-я ред. // Политерм [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.politerm.com/articles/obzor_ gis.pdf
60. Zakharov K., Saveliev A. Algorithm for Edge Detection of Floodable Areas, Based on Heightmap Data // 16th International Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings" (ER(ZR)-2021). 2021. vol. 232. pp. 211-222. doi: 10.1007/978-981-16-2814-6_19
61. Krylenko I., Alabyan A., Aleksyuk A., Sazonov A., Zavyalova E., Belikov V., Pimanov I., Potryasaev S., Zelentsov V. Modeling ice-jam floods in the frameworks of an intelligent system for river monitoring. Water Resources. 2020. vol. 47. № 3. pp. 387-398.
62. Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Pimanov I.Y., Ponomarenko M.R. Integrated use of GIS, remote sensing data and a set of models for operational flood forecasting. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives, 2019. pp. 477-483.
63. Mochalov V.F., Grigorieva O.V., Markov A.V., Ivanets M.O., Zelentsov V.A. Intelligent technologies and methods of tundra vegetation properties detection using satellite multispectral imagery. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. vol. 986. pp. 234-243.
64. Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Semenov A.E. Information system for analyzing negative impacts on forests of the border regions // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. vol. 806, p. 012001. doi:10.1088/1755-1315/806/1/012001.
65. Sobolevskii V.A. The system of convolution neural networks automated training // CEUR Workshop Proceedings. 2021. vol. 2803. p. 100-106. doi 10.24412/1613-0073-2803-100-106.
66. Mikhailov V., Ponomarenko M., Sobolevsky V. Simulation of phytomass dynamics of plant communities based on artificial neural networks and NDVI // Recent Advances in Environmental Science from the Euro-Mediterranean and Surrounding Regions (2nd Edition). Proceedings of 2nd Euro-Mediterranean Conference for Environmental Integration (EMCEI-2), Tunisia, 2019. Springer, 2021. p. 1335-1339. doi: 10.1007/978-3-030-51210-1_211.
67. Ронжин А.Л., Зеленцов В.А., Богомолов А.В., Кулешов С.В. Технологии визуализации, обработки пространственных данных, мониторинга и проактивного управления развитием экосистем Северо-Западного региона. В сборнике: Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления. Материалы VI Международной научно-практической конференции. Редколлегия: Р.В. Намм (отв. редактор) [и др.]. Хабаровск. 2021. С. 207-213.
68. Sokolov B.V., Zakharov V.V., Krylov A.V., Salukhov V.I. Models and algorithms for planning and scheduling of complex objects functioning and modernization. Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. vol. 330 LNNS. pp. 610-618.
69. Sokolov B.V., Yusupov R.M. Scientific basis of management and cybernetics methodologies integration. Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. vol. 442 LNNS. pp. 52-59.
70. Ogij O.G., Osipov V.Y., Tristanov A.B., Zhukova N.A. Tasks and performance indicators of intelligent neural network support for decisions on managing labor potential of the fishery complex. Marine intelligent technologies. 2021. № 4-4 (54). pp. 73-79.
71. Nagoev Z.V., Nagoeva O.V., Pshenokova I.A., Bzhikhatlov K.C., Gurtueva I.A., Kankulov S.A. Multiagent neurocognitive models of the processes of understanding the natural language description of the mission of autonomous robots. Studies in Computational Intelligence. 2022. vol. 1032 SCI. pp. 327-332.
72. Nagoev Z., Pshenokova I., Nagoeva O., Sundukov Z. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi-agent neurocognitive architectures. Cognitive Systems Research. 2021. vol. 66. pp. 82-88.
73. Dudakova D., Anokhin V., Dudakov M., Judin S. Mapping Rocky Coastal Landscapes in Northern Lake Ladoga around the islands of Raipatsaari and Lussikainluoto // GEOHAB 2019 Marine geological and biological habitat mapping. Saint-Petersburg. Russia. May 13-17. 2019. p.51-52.
74. Ламков И.М., Чермошенцев А.Ю., Арбузов С.А., Гук А.П. Исследование возможностей применения квадрокоптера для съемки береговой линии обводненного карьера с целью государственного кадастрового учета // Вестник СГУГиТ. 2015. Т. 1 (29). С. 200-209.
75. Овчинникова Н.Г., Ниценко И.А. Использование беспилотных летательных аппаратов в мониторинге водных объектов. Экономика и экология территориальных образований. 2022. Т.6. № 1. C. 87–94.
76. Отчет о работе по теме «Оценка возможности создания опытного района применения беспилотных авиационных систем для выполнения сервисно-транспортных задач» Шифр «Тайга 1». Томск: 2018. 138 с.
77. Рубен М.А.Э. Разработка и исследование фотограмметрических технологий мониторинга береговой линии по материалам аэрофотосъемки. М.: 2016. 97 с.
78. Volkov, A., Teslya, N., Moskvitin, G., Brovin, N., Bochkarev, E. Spatio-temporal Data Sources Integration with Ontology for Road Accidents Analysis. Lecture Notes in Business Information Processing. 2022. vol. 444 LNBIP. pp. 251–262. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04216-4_23.
79. Erashov A., Krestovnikov K. Algorithm for controlling manipulator with combined array of pressure and proximity sensors in gripper // Electromechanics and Robotics. 2021. vol. 232. pp. 61-71. doi: 10.1007/978-981-16-2814-6_6.
80. Krestovnikov K., Cherskikh E., Bykov A. Approach to Choose of Optimal Number of Turns in Planar Spiral Coils for Systems of Wireless Power Transmission // Elektronika ir Elektrotechnika. 2020. vol. 26. no. 6. doi: 10.5755/j01.eie.26.6.26181.
81. Kozyr P., Erashov A., Saveliev A. Algorithm for Determining Target Point of Manipulator for Grasping an Object Using Combined Sensing Means. Lecture Notes in Networks and Systems / Data Science and Intelligent Systems. 2021. vol. 231. pp. 337-350. doi: 10.1007/978-3-030-90321-3_27.
Опубликован
2022-11-24
Как цитировать
Дудакова, Д. С., Анохин, В. М., Дудаков, М. О., & Ронжин, А. Л. (2022). О теоретических основах аэролимнологии: изучение пресных водоемов и прибрежных территорий с применением воздушных робототехнических средств. Информатика и автоматизация, 21(6), 1359-1393. https://doi.org/10.15622/ia.21.6.10
Раздел
Робототехника, автоматизация и системы управления
Copyright (c) Дина Сергеевна Дудакова, Владимир Михайлович Анохин, Михаил Олегович Дудаков, Андрей Леонидович Ронжин
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).