НАЗАД
- ПРОЕКТИРОВАНИЕ И СТРОИТЕЛЬСТВО ДОРОГ, АЭРОДРОМОВ, МОСТОВ
- Дефектация искусственных покрытий методом фотограмметрии
- УДК 625.7/.8
doi: 10.33622/0869-7019.2024.12.71-76
Валерий Викторович ГАРБУЗОВ, главный специалист, garbuzov_vv@lenair.ru
Никита Сергеевич ХАРЬКОВ, кандидат технических наук, зам. генерального директора по науке, kharkov_ns@lenair.ru
Федор Александрович ПАЩЕНКО, кандидат технических наук, член-корреспондент РАЕН, генеральный директор
Проектно-изыскательский и научно-исследовательский институт воздушного транспорта «Ленаэропроект», 198095 Санкт-Петербург, наб. Обводного канала, 122, лит. Б
Аннотация. Составление планов дефектов искусственных покрытий аэродромов с установлением фактического объема, характера дефектов и их расположения выполняется для оценки эксплуатационно-технического состояния покрытий, определения остаточного ресурса и объемов ремонтно-восстановительных работ. В большинстве случаев составление планов дефектов реализуется с помощью измерения размеров дефектов рулетками, курвиметром, штангенциркулем и щупом в соответствии с нормативными документами. Точное отображение положения швов и трещин при составлении плана дефектов асфальтобетонных покрытий без использования геодезических методов представляет собой процесс, обладающий повышенной сложностью и трудоемкостью. Это обусловливает высокую длительность составления планов дефектов искусственных покрытий аэродромов. Предложено использование метода фотограмметрирования для составления планов дефектов искусственных покрытий аэродромов с целью повышения эффективности ведения этих работ без использования тяжелого и дорогостоящего оборудования.
Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, аэродром, фотограмметрия, дефектация, план дефектов - СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Mavale D., Kamble S., Ghuge S. et al. Enhancing research outcomes through drone-generated Imagery and photogrammetry software analysis [Повышение результативности исследований и анализа изображений, полученных с помощью беспилотников и фотограмметрического программного обеспечения]. International journal of scientific research in engineering and management, 2023, iss. 7, pp. 1-11. doi: 10.55041/IJSREM24172
2. Zhan X., Zhang X., Wang X., Diao X., Qi L. Comparative analysis of surface deformation monitoring in a mining area based on UAV lidar and UAV photogrammetry [Сравнительный анализ мониторинга деформаций поверхности в горнодобывающем районе на основе БПЛА-лидара и БПЛА-фотограмметрии]. The Photogrammetric Record, 2024, iss. 39. doi: 10.1111/phor.12490
3. He H., Ming Z., Zhang J. et al. Robust estimation of landslide displacement from multi-temporal UAV photogrammetry-derived point clouds [Надежная оценка смещения оползней по облакам точек, полученных с помощью БПЛА фотограмметрии во времени]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024, pp. 1-16. doi: 10.1109/JSTARS.2024.3373505
4. Tan C., Chen Z., Chen Z. et al. Accuracy analysis of UAV aerial photogrammetry based on RTK mode, flight altitude, and number of GCPs [Анализ точности аэрофотограмметрии с БПЛА в зависимости от режима RTK, высоты полета и количества GCP]. Measurement Science and Technology, 2024, vol. 35, p. 15. doi: 10.1088/1361-6501/ad5dd7
5. Hou L. Three-dimensional modeling and application based on UAV tilt photogrammetry technology [Трехмерное моделирование на основе технологии наклонной фотограмметрии БПЛА]. Applied and Computational Engineering, 2024, vol. 51, pp. 146-151. doiI: 10.54254/2755-2721/51/20241202
6. Matsuoka R., Nagusa I., Yasuhara H. et al. Some aspects in height measurement by UAV photogrammetry [Некоторые аспекты измерения высоты с помощью беспилотной фотограмметрии]. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2013. doi: 10.5194/isprsarchives-XL-1-W2-269-2013
7. Чибуничев А. Г. Фотограмметрия. М. : МИИГАиК, 2022. 328 c.
8. Brown I. A., Ghaly M., Greiser C. et al. Seasonal optimization of drone-based photogrammetry in a heterogeneous boreal landscape [Сезонная оптимизация беспилотной фотограмметрии в неоднородном бореальном ландшафте]. Applied Vegetation Science, 2024, vol. 27. doi: 10.1111/avsc.12797
9. Jalandoni A., Haubt R., Walshe K., Nowell A. Chiaroscuro photogrammetry: revolutionizing 3D modeling in low light conditions for archaeological sites [Светотеневая фотограмметрия: революция в 3D-моделировании археологических объектов в условиях низкой освещенности]. Journal of Field Archaeology, 2024, no. 7. doi: 10.1080/00934690.2024.2369826
10. Bello A., Navarro F., Raposo J. et al. Fixed-wing UAV flight operation under harsh weather conditions: a case study in livingston island glaciers, antarctica [Эксплуатация беспилотных летательных аппаратов с фиксированным крылом в сложных погодных условиях: исследование на примере ледников острова Ливингстон, Антарктида]. Drones, 2022, vol. 6, p. 384. doi: 10.3390/drones6120384
11. Conde J., Muсoz J., Romero M. et al. Applying digital twins for the management of information in turnaround event operations in commercial airports [Применение цифровых двойников для управления информацией в операциях по ликвидации последствий аварии в коммерческих аэропортах]. Advanced Engineering Informatics, 2022, vol. 54(4), p. 101723. doi: 10.1016/j.aei.2022.101723
12. Oliveira P. Digital twin development for airport management [Разработка цифрового двойника для управления аэропортами]. Journal of Airport Management, 2020, vol. 14, pp. 246-259. doi: 10.69554/PZMM9316
13. Hananto A., Tirta A., Herawan S. et al. Digital twin and 3D digital twin: concepts, applications, and challenges in industry 4.0 for digital nwin [Цифровой двойник и 3D цифровой двойник: концепции, приложения и проблемы в индустрии 4.0 для цифрового двойника]. Computers, 2024, vol. 13, p. 100. doi: 10.3390/computers13040100
14. Zhong L., Lai J., Lai G. et al. Erosion monitoring in benggang based on control-free images and nap-of-the-object photogrammetry techniques [Мониторинг эрозии в Бенганге на основе свободных от контроля изображений и методов объектной фотограмметрии]. Applied Sciences, vol. 14, p. 2112. doi: 10.3390/app14052112
15. Hu H., Sun Z., Kang R. et al. Vegetation segmentation using oblique photogrammetry point clouds based on RSPT network [Сегментация растительности по облакам точек наклонной фотограмметрии на основе сети RSPT]. International Journal of Digital Earth, 2024, vol. 17. doi: 10.1080/17538947.2024.2310083
16. Helmholz P., Bassett T., Boyle L. et al. Evaluating linear coral growth estimation using photogrammetry and alternative point cloud comparison methods [Оценка линейного роста кораллов с помощью фотограмметрии и альтернативных методов сравнения облаков точек]. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2024, vol. XLVIII-2-2024ISPRS. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-121-2024
17. Murtiyoso A., Grussenmeyer P. Automatic point cloud noise masking in close range photogrammetry for buildings using ai-based semantic labelling [Автоматическое удаление шумов из облака точек в фотограмметрии с близкого расстояния для зданий с помощью семантической маркировки на основе технологии искусственного интеллекта]. The International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2022, vol. 46, pp. 389-393. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-389-2022
18. Bumbaca S., Mondino E. Supporting screening of new plant protection products through a multispectral photogrammetric approach integrated with aI [Поддержка анализа новых средств защиты растений с помощью многоспектрального фотограмметрического подхода, интегрированного при помощи искусственного интеллекта]. Agronomy, 2024, vol. 14, p. 306. doi: 10.3390/agronomy14020306
19. Belloni V., Fugazza D., Rita M. UAV-based glacier monitoring: GNSS kinematic track post-processing and direct georeferencing for accurate reconstructions in challenging environments [Мониторинг ледников с помощью беспилотных летательных аппаратов: постобработка кинематических траекторий ГНСС и прямая привязка к местности для точного моделирования в сложных условиях]. The International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2022, vol. XLIII-B1, pp. 367-373. doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-367-2022
20. Xi R., Chen Q., Meng X. et al. Multi-GNSS differential phase kinematic post-processing method [Дифференциальный фазовый кинематический метод постобработки]. Remote Sensing, 2020, vol. 12(17), p. 2727. doi: 10.3390/rs12172727
21. Hayamizu M., Nakata Y. Accuracy assessment of post processing kinematic georeferencing based on uncrewed aerial vehicle based structures from motion multi view stereo photogrammetry [Оценка точности постобработки кинематической привязки на основе беспилотных летательных аппаратов по данным многоракурсной стереофотограмметрии в процессе движения]. Geographical Research, 2024, vol. 62(1), pp. 58-75. doi: 10.1111/1745-5871.12624 - Для цитирования: Гарбузов В. В., Харьков Н. С., Пащенко Ф. А. Дефектация искусственных покрытий методом фотограмметрии // Промышленное и гражданское строительство. 2024. № 12. С. 71-76. doi: 10.33622/0869-7019.2024.12.71-76
НАЗАД