Применение картографических БПЛА и тренды развития геодезической отрасли
Использование беспилотных летательных аппаратов все больше становится технологией, востребованной в самых разных отраслях экономики. Не является исключением и нефтегазовая промышленность, которую представили специалисты АО «Газпром» и АО «Транснефть». По приглашению руководства курсов повышения квалификации, организованных Центром инновационных компетенций при РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, 6 июня перед слушателями выступили главный инженер научно-производственной компании «Джи Пи Эс Ком» Евгений Плюснин и известный независимый эксперт в сфере спутниковой геодезии, картографии и навигации Михаил Караванов.
Лекция Евгения Плюснина была посвящена вопросам применения картографических беспилотников. Докладчик сделал акцент на том, что каждый современный комплекс для проведения аэрофотосъемки и лазерного сканирования представляет собой тщательно продуманную систему, элементы которой подбираются и интегрируются в зависимости от поставленных задач и специфики объектов. Эффективность работы системы и качество полученных геоинформационных данных зависит от учета многочисленных характеристик и факторов, влияющих на применение БПЛА. Важна взлетная масса, тип взлета, максимально допустимая ветровая нагрузка, время автономного полета, дальность передачи телеметрии, степень интеграции полезной нагрузки с системами автопилота, а также другие параметры и особенности выбранного беспилотника. На лекции была продемонстрирована работа инновационного беспилотного летательного аппарата самолетного типа senseFly eBee X.
Михаил Караванов посвятил свое выступление анализу трендов развития геодезической отрасли. Он сделал подробный обзор новинок в области спутникового и оптико-электронного оборудования, а также сканирующих систем. Большой интерес у аудитории вызвали вопросы применения нейросетей для повышения качества обработки геоинформационных данных. Докладчик подробно осветил NeRF (Neural radiance fields) — новый метод создания 3D-сцен с использованием машинного обучения. Нейросеть Instant NeRF дает большие возможности для 3D-рендеринга высококачественных сцен с гораздо меньшими затратами изображений. По его мнению, искусственный интеллект предоставляет расширенные возможности 3D-визуализации реальных геопространственных данных, а новые платформы для цифровых двойников, такие как Presagis 5D, позволяют использовать эти данные для создания крупномасштабных моделей на уровне города.
