Студенты СибГУ им. М.Ф. Решетнева защитили инженерный проект по созданию цифровых ортофотопланов высокой точности на базе открытого ПО и беспилотников с открытой архитектурой.
Инициатива реализована в рамках гибких образовательных траекторий «Молодежные инженерные команды» в рамках федерального проекта «Кадры для БАС», оператором которого является Университет 2035. Индустриальным партнером и заказчиком задачи выступил «Рослесинфорг».
🎯 Суть задачи
Высокоточные цифровые ортофотопланы необходимы для лесоустройства, картографии и мониторинга лесного фонда. Однако промышленные дроны вместе с лицензиями на ПО обходятся в сотни тысяч рублей. Команде поставили цель разработать доступную альтернативу без потери качества: обеспечить разрешение до 5 см/пикс и точность геопривязки до 0,5 м.
🛠 Что сделано
• Проведена серия полетов с использованием 9-дюймового FPV-квадрокоптера в Большемуртинском лесничестве Красноярского края на высотах от 30 до 130 м.
• Выполнен полный цикл работ: от расчета параметров полета и согласования маршрутов с ЕС ОрВД до автономной съемки.
• Построены ортофотопланы с помощью свободного ПО в сравнении с коммерческими аналогами, а также сформированы методические рекомендации для специалистов.
«Результаты нашей работы направлены на то, чтобы позволить малому и среднему бизнесу самостоятельно производить мониторинг поверхности без капитальных затрат на покупку БПЛА и специализированного программного обеспечения. Наша основная цель — сделать производство ортофотопланов доступнее», — отметила лидер команды, студентка Анастасия Литвинцева.
Ценность проекта — в его междисциплинарности, отмечают наставники.
«С одной стороны, это программа дополнительного образования, по которой прошли обучение и получат удостоверения 12 студентов кафедры. С другой стороны, участниками была проведена научно-исследовательская работа в ее классическом понимании», — подчеркнул наставник команды, заведующий кафедрой информационных экономических систем Максим Масюк.
В «Рослесинфорге» уже высоко оценили практическую значимость наработок для геоинформационных и лесоустроительных задач.
🚀 Потенциал разработки — интеграция камер со встроенным GNSS-приемником, оптимизация обработки снимков и внедрение алгоритмов компьютерного зрения для автоматического распознавания объектов.