Науковий вісник НГУ

Великомасштабне топографічне картографування районів із рослинністю на основі технологій БПЛА та GNSS

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №1 2026

Останнє оновлення: 27 лютого 2026

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1293

Authors:

Тхуї Тхі Хоанг, orcid.org/0009-0005-5181-9379, Ханойський університет гірничої справи та геології, факультет геоматики та землеустрою, м. Ханой, Соціалістична Республіка В’єтнам

Ань Туан Луу*, orcid.org/0009-0001-7738-9718, Ханойський університет гірничої справи та геології, факультет геоматики та землеустрою, м. Ханой, Соціалістична Республіка В’єтнам, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2026, (1): 120 - 129

https://doi.org/10.33271/nvngu/2026-1/120

Abstract:

Мета. Розроблення методу побудови високоточної великомасштабної топографічної карти в районах із густою рослинністю із використанням технологій БПЛА (безпілотних літальних апаратів) і GNSS (глобальних навігаційних супутникових систем). Основна увага приділена корекції висотних даних, отриманих із зображень БПЛА, за допомогою поліноміальної моделі на основі контрольних пунктів мережі CORS.

Методика. Дослідження виконано в комуні Май Фа, провінція Лангшон, В’єтнам. Для зйомки аерофотозображень використовувався БПЛА DJI Phantom 3 Pro, а для збирання наземних опорних точок застосовували технологію GNSS-RTK (CORS). Для моделювання товщини рослинного покриву й корекції цифрової моделі поверхні (DSM) з метою отримання цифрової моделі рельєфу (DEM) застосовано метод апроксимації поліноміальною поверхнею (1–3-го ступеня). DSM згладжувалася із використанням різних радіусів фільтрації (0; 20; 50; 70; 100 м), а точність оцінювалася при різній кількості контрольних пунктів (150; 350; 1 000). Розроблено програмний модуль для автоматизації процесу корекції.

Результати. Точність DEM зростала зі збільшенням кількості контрольних пунктів і правильно підібраним радіусом згладжування. Найкращих результатів досягнуто при використанні 1 000 контрольних пунктів і радіусу згладжування 50 м. Скоригована DEM забезпечила точність за висотою на рівні 1–2 метрів, що відповідає нормативним вимогам до великомасштабних топографічних карт (1:2 000–1:5 000). Запропонований метод продемонстрував ефективність навіть у районах із густою рослинністю, де традиційні методи зйомки мають обмеження.

Наукова новизна. У роботі запропоновано новий підхід, що інтегрує фотограмметрію БПЛА із даними GNSS-RTK і поліноміальним моделюванням поверхні для корекції висотної інформації в районах із рослинним покривом. Створений програмний модуль автоматизує процес корекції, підвищуючи його ефективність та однорідність.

Практична значимість. Запропонований метод забезпечує можливість створення точних великомасштабних цифрових топографічних карт у складних умовах густої рослинності. Він є економічно ефективною й продуктивною альтернативою традиційним методам зйомок і має потенційне застосування в лісовому господарстві, землекористуванні та плануванні інфраструктури.

Ключові слова: БПЛА, технологія GNSS, райони з рослинністю, великомасштабна топографічна карта

References.

1. Ismael, R. Q., & Henari, Q. Z. (2019). Accuracy assessment of UAV photogrammetry for large scale topographic mapping. 2019 International Engineering Conference (IEC), 1-5. https://doi.org/10.1109/IEC47844.2019.8950607

2. Rovira-Más, F. (2011). Global 3D terrain maps for agricultural applications. Advances in Theory and Applications of Stereo Vision, 227-242. https://doi.org/10.5772/13003

3. Yu, M., Huang, Y., Xu, Q., Guo, P., & Dai, Z. (2016). Application of virtual earth in 3D terrain modeling to visual analysis of large-scale geological disasters in mountainous areas. Environmental earth sciences, 75, 1-7. https://doi.org/10.1007/s12665-015-5161-5

4. Ahmed, R., & Mahmud, K. H. (2022). Potentiality of high-resolution topographic survey using unmanned aerial vehicle in Bangladesh. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 26, 100729. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100729

5. Latif, Z. A., Aman, S. N. A., & Pradhan, B. (2015). Landslide susceptibility assessment using high resolution Lidar-derived parameters and probabilistic frequency ratio model. International Symposium on Multi-Hazard and Risk, 72-84. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/330439928_MJRSGIS_vol_4_num_2

6. Olsen, M. J., Johnstone, E., Driscoll, N., Ashford, S. A., & Kuester, F. (2009). Terrestrial laser scanning of extended cliff sections in dynamic environments: Parameter analysis. Journal of Surveying Engineering, 135(4), 161-169. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9453(2009)135:4(161)

7. Darwin, N., Ahmad, A., & Akib, W. A. A. W. M. (2014). The potential of low altitude aerial data for large scale mapping. Jurnal Teknologi (Sciences & Engineering), 70(5). https://doi.org/10.11113/jt.v70.3523

8. Colomina, I., & Molina, P. (2014). Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review. ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, 92, 79-97. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.02.013

9. Yazid, A., Wahid, R., Nazrin, K., Ahmad, A., Nasruddin, A., Rozilawati, D., & Razak, M. (2019). Terrain mapping from unmanned aerial vehicles. Journal of Advanced Manufacturing Technology, 13(1), 1-16. Retrieved from https://jamt.utem.edu.my/jamt/article/view/5228

10.      Karantanellis, E., Marinos, V., Vassilakis, E., & Christaras, B. (2020). Object-based analysis using unmanned aerial vehicles (UAVs) for site-specific landslide assessment. Remote Sensing, 12(11), 1711. https://doi.org/10.3390/rs12111711

11.      Aleshin, M., Gavrilova, L., & Melnikov, A. (2019). Use of unmanned aerial vehicles on example of Phantom 4 (standard) for creating digital terrain models. Engineering for Rural Development, 22, 1686-1692. https://doi.org/10.22616/ERDev2019.18.N488

12.      Taddia, Y., Stecchi, F., & Pellegrinelli, A. (2019). Using DJI Phantom 4 RTK drone for topographic mapping of coastal areas. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 42, 625-630. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W13-625-2019

13.      Ahmad, M., Ahmad, A., & Kanniah, K. (2018). Large scale topographic mapping based on unmanned aerial vehicle and aerial photogrammetric technique. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 169(1), 012007. https://doi.org/10.1088/1757-899X/305/1/012007

14.      Anguiano-Morales, M., Corral-Martínez, L., Trujillo-Schiaffino, G., Salas-Peimbert, D. P., & García-Guevara, A. E. (2018). Topographic investigation from a low altitude unmanned aerial vehicle. Optics and Lasers in Engineering, 110, 63-71. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2018.05.015

15.      Nwilag, B. D., Eyoh, A. E., & Ndehedehe, C. E. (2023). Digital topographic mapping and modelling using low altitude unmanned aerial vehicle. Modeling Earth Systems and Environment, 9(2), 1463-1476. https://doi.org/10.1007/s40808-022-01677-z

16.      Lee, S., & Choi, Y. (2015). Topographic survey at small-scale open-pit mines using a popular rotary-wing unmanned aerial vehicle (drone). Tunnel and underground space, 25(5), 462-469. https://doi.org/10.7474/TUS.2015.25.5.462

17.      Annis, A., Nardi, F., Petroselli, A., Apollonio, C., Arcangeletti, E., Tauro, F., & Grimaldi, S. (2020). UAV-DEMs for small-scale flood hazard mapping. Water, 12(6), 1717. https://doi.org/10.3390/w12061717

18.      Watanabe, Y., & Kawahara, Y. (2016). UAV photogrammetry for monitoring changes in river topography and vegetation. Procedia Engineering, 154, 317-325. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.07.482

19.      Nazirova, A. B., Dubovenko, Y I., Abdoldina, F. N., & Kuzminets, M. P. (2021). Optimization of GIS modules for processing data of gravity monitoring of subsoil. Geoinformatics, 1, 1-6. https://doi.org/10.3997/2214-4609.20215521136

20.      Dubovenko, Y. I., Nazirova, A. B., & Abdoldina, F. N. (2022). Data-driven preprocessing of gravity data in oilfield GIS monitoring system. International Conference Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment, 1, 1-4. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2022580267

21.      Meng, X., Shang, N., Zhang, X., Li, C., Zhao, K., Qiu, X., & Weeks, E. (2017). Photogrammetric UAV mapping of terrain under dense coastal vegetation: An object-oriented classification ensemble algorithm for classification and terrain correction. Remote Sensing, 9(11), 1187. https://doi.org/10.3390/rs9111187

22.      Choi, S. K., Ramirez, R. A., & Kwon, T. H. (2023). Acquisition of high-resolution topographic information in forest environments using integrated UAV-LiDAR system: System development and field demonstration. Heliyon, 9(9), e20225. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20225

• < Попередня
• Наступна >