Беспилотные летательные аппараты фото. Самые мощные военные беспилотники: обзор современных БПЛА

alexxlabРазное
Какие беспилотники считаются самыми мощными в мире. Как устроены современные военные БПЛА. Какими характеристиками обладают ударные беспилотники ведущих стран. Для чего используются боевые дроны в современных конфликтах.

Содержание

Возможности современных военных беспилотников

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) стали неотъемлемой частью современных вооруженных сил. Их основные задачи включают:

  • Разведку и наблюдение
  • Нанесение ударов по наземным целям
  • Радиоэлектронную борьбу
  • Ретрансляцию связи
  • Доставку грузов

Ведущие страны мира активно разрабатывают и принимают на вооружение все более совершенные беспилотники. Какие возможности имеют самые мощные современные БПЛА?

Ключевые характеристики ударных беспилотников

Основными параметрами, определяющими боевые возможности ударных БПЛА, являются:

  • Максимальная взлетная масса
  • Масса боевой нагрузки
  • Продолжительность полета
  • Практический потолок
  • Максимальная скорость
  • Радиус действия

Чем выше эти показатели, тем более широкий спектр боевых задач способен решать беспилотник. Рассмотрим характеристики самых мощных современных БПЛА.


Американские ударные беспилотники

MQ-9 Reaper

MQ-9 Reaper считается одним из самых эффективных ударных беспилотников в мире. Его основные характеристики:

  • Максимальная взлетная масса: 4760 кг
  • Масса боевой нагрузки: до 1700 кг
  • Продолжительность полета: до 14 часов с полной нагрузкой
  • Практический потолок: 15 км
  • Максимальная скорость: 482 км/ч

MQ-9 может нести до 4 управляемых ракет AGM-114 Hellfire и до 4 управляемых бомб. Этот БПЛА активно применяется американскими военными в различных конфликтах.

RQ-4 Global Hawk

RQ-4 Global Hawk — стратегический разведывательный беспилотник большой продолжительности полета. Его возможности:

  • Максимальная взлетная масса: 14628 кг
  • Продолжительность полета: более 32 часов
  • Практический потолок: 18 км
  • Максимальная скорость: 629 км/ч
  • Радиус действия: 22780 км

Global Hawk способен вести разведку на огромных территориях, оставаясь недосягаемым для большинства средств ПВО противника.

Российские ударные беспилотники

С-70 «Охотник»

С-70 «Охотник» — перспективный тяжелый ударный беспилотник, разрабатываемый в России. Его заявленные характеристики:


  • Максимальная взлетная масса: около 20 тонн
  • Масса боевой нагрузки: до 6000 кг
  • Максимальная скорость: до 1000 км/ч
  • Практический потолок: 18 км

«Охотник» сможет применять широкую номенклатуру управляемого и неуправляемого вооружения. Ожидается, что он поступит на вооружение в середине 2020-х годов.

«Орион»

«Орион» — российский разведывательно-ударный беспилотник средней дальности. Его основные характеристики:

  • Максимальная взлетная масса: 1000 кг
  • Масса полезной нагрузки: до 200 кг
  • Продолжительность полета: до 24 часов
  • Практический потолок: 7,5 км
  • Максимальная скорость: 200 км/ч

«Орион» может нести до 4 управляемых ракет или бомб. Этот БПЛА уже принят на вооружение российской армии.

Китайские ударные беспилотники

CH-5 Rainbow

CH-5 Rainbow — один из самых мощных китайских ударных беспилотников. Его возможности:

  • Максимальная взлетная масса: 3300 кг
  • Масса боевой нагрузки: до 1200 кг
  • Продолжительность полета: до 60 часов
  • Практический потолок: 9 км
  • Максимальная скорость: 300 км/ч

CH-5 способен нести до 16 управляемых ракет или бомб. Этот БПЛА активно продвигается Китаем на мировом рынке вооружений.


Преимущества и недостатки боевых беспилотников

Основные преимущества применения ударных БПЛА:

  • Отсутствие риска для жизни пилота
  • Длительное время нахождения в воздухе
  • Относительно низкая стоимость по сравнению с пилотируемой авиацией
  • Возможность действовать в условиях высокой угрозы

Недостатки боевых беспилотников:

  • Уязвимость каналов управления для РЭБ противника
  • Ограниченные возможности по перевозке вооружения
  • Сложность применения в условиях сильного ПВО
  • Зависимость от наземных пунктов управления

Несмотря на недостатки, роль беспилотников в современных конфликтах продолжает возрастать. Ведущие страны активно разрабатывают все более совершенные БПЛА.

Перспективы развития военных беспилотников

Основные направления совершенствования боевых БПЛА в ближайшие годы:

  • Повышение автономности и искусственного интеллекта
  • Увеличение продолжительности полета
  • Рост массы полезной нагрузки
  • Снижение заметности для средств обнаружения
  • Повышение помехозащищенности каналов управления
  • Создание роевых систем из множества взаимодействующих дронов

Эксперты считают, что в перспективе беспилотники смогут решать все более широкий спектр боевых задач, постепенно вытесняя пилотируемую авиацию из ряда областей применения. При этом ключевым фактором останется сохранение баланса между автономностью БПЛА и контролем со стороны человека-оператора.



Самые мощные беспилотники в мире: обзор с фото

От крошечных разведчиков до тяжелых ударных машин — дроны уже стали привычным воздушным оружием в военных конфликтах. РБК Тренды собрали самые мощные армейские беспилотники планеты

Что сегодня могут армейские БПЛА

Самая главная задача военных беспилотников — разведка и наблюдение с воздуха. Они патрулируют территорию, охраняют маршруты, могут работать наводчиками и корректировщиками огня. Размер одного из самых миниатюрных разведчиков, американского Wasp, составляет всего 33 см в длину, а вес — 200 г. Он принят на вооружение еще в 2008 году. Тогда он стоил $ 50 тыс.

Одна из модификаций — Wasp AE (Фото: ADBR)

Как минимум в 100 раз дороже обходятся куда более мощные аппараты: те, которые умеют воевать. Они сбрасывают бомбы (китайский гиперзвуковой WU-14 способен доставить ядерное оружие через континент), стреляют ракетами и могут выполнять роль камикадзе — пикируют на цель, подрывая себя и противника.

Одними их первых использовать беспилотники для самоподрыва придумал Израиль. Их Harop (барражирующие снаряды) применял Азербайджан в Нагорном Карабахе осенью 2020 года.

Беспилотники или истребители?

В кабине БПЛА никого нет, оператор управляет машиной из наземного центра, находясь в десятках, сотнях и даже тысячах километров от самого беспилотника. В этом основное преимущество БПЛА перед самолетом с летчиком.

Основные преимущества беспилотников

  • Пилот не рискует жизнью, он не погибнет и не попадет в плен. Государство не будет вызволять своего гражданина из неволи, что по политическим причинам может быть сложно и не всегда реально;
  • Терять беспилотники не так жалко, как истребители. Они дешевле реального истребителя почти в 20 раз: $5-6 млн против $100 млн за навороченный американский F-35. Сюда же нужно добавить стоимость подготовки высококлассного летчика. В России подготовка пилота военного самолета обходится в $3,4-7,8 млн и занимает 7-12 лет.
    Тогда как за навыки оператора беспилотника государство платит $200 тыс. и учится он год;
  • Экономия сил и топлива. Находиться в воздухе средневысотный БПЛА может очень долго — больше суток. Беспилотники с турбореактивным двигателем при скорости меньше 200 км/ч потребляют относительно мало топлива. Они добираются до нужного места дольше, чем истребитель, но разведывают все более обстоятельно, чем он.

Однако некоторые военные эксперты уверены, что час беспилотников еще не пробил и БПЛА эффективны лишь против стран, у которых практически отсутствует ВВС и ПВО, либо существующие системы обнаружения давно устарели.

Основные недостатки беспилотников

  • БПЛА не могут самостоятельно принимать решения, они полностью зависят от человека. Причем оператор может просто не увидеть грозящую дрону опасность. Он получает картинку с камеры на носу устройства или под фюзеляжем, что ограничивает радиус обзора. Живой пилот же судит об опасности лично и моментально среагирует;
  • БПЛА не такие прочные и маневренные, как истребители. Часто вместо металлов используются композитные материалы, которые умеют поглощать лучи РЛС, чтобы беспилотник был максимально незаметным для систем ПВО;
  • Не всякий беспилотник может поднять тяжелый груз. На большинство моделей не повесить, к примеру, мощные авиабомбы;
  • К минусам беспилотников относят также слабую автоматизацию, неавтономность и низкую скорость. Попасть в медленную мишень куда проще, чем в скоростную. Препятствием к полету может стать даже плохая погода.

Характеристики многих БПЛА — военная тайна

Достоверно известно только о тех БПЛА, испытания которых проводились официально. Информация о других засекречена. Как на самом деле показывают себя в воздухе секретные машины, пока никто, кроме самих разработчиков, не знает.

К примеру, Китай не ведет сейчас никаких вялотекущих или гибридных войн и не демонстрирует свои возможности в этой сфере, однако в будущем он способен серьезно изменить характер боевых действий. Пока же об истинных успехах большинства китайских БПЛА можно судить только по данным разведки или на примере тех немногих моделей, которые поставляются на экспорт. По опубликованным параметрам, китайские дроны — идеальные машины. Правда, как и многое в Китае, они созданы «по мотивам» западных разработок.

Китайский БПЛА CH-4

В частности, на экспорт поставляются дешевые аналоги американских MQ-1 Predator MQ-9 Reaper — разведывательно-ударные CH-4. При цене вдвое ниже американских прототипов покупателями CH-4A/B стали Алжир, Иордания, Ирак, Пакистан, Туркменистан, Мьянма, ОАЭ и Саудовская Аравия.

Сильнейшие боевые беспилотники планеты

США лидируют в сфере производства боевых дронов. По прогнозам, в 2028 году американская армия будет иметь больше беспилотных летательных аппаратов-разведчиков, чем весь остальной мир вместе взятый. Армии других стран таким количеством дронов «в погонах» похвастаться не могут, зато на боевое дежурство способны выставить самые мощные боевые дроны на планете.

GAAS Avenger

Это беспилотник для авианосцев, модификация Predator, снятого с вооружения ВВС США в 2020. Крылья складываются, чтобы аппарат занимал меньше места и поместился на корабле.

Predator, Reaper и Avenger на заводе по производству дронов (Фото: General Atomics)

Хотя опасен он, конечно, не этим. Грузовой отсек GAAS Avenger способен нести в себе две бомбы с лазерным прицелом, общим весом 440 кг. Кроме них, беспилотник легко перевезет еще полтонны оружия и снаряжения. «Мститель» необыкновенно быстр — разгоняется до 740 км/ч. Потолок составляет 18 км.

Heron TP

Израильский Heron, вероятно, один из самых продаваемых военных беспилотников в мире. Heron TP — средневысотный многоцелевой беспилотник большой продолжительности полета. Размах крыльев — 26 м. Потолок — 13,7 км. Длительность полета — 36 ч. Может нести на себе средства управления огнем и ударные комплексы.

Heron TP видит в оптическом и инфракрасном диапазонах. Крейсерская скорость 296 км/ч, способен разогнаться до 460 км/ч.

Израильский средневысотный многоцелевой беспилотник Heron TP (Фото: stock&people / Global Look Press)

MQ-9 Reaper

И снова американец. Один из самых мощных и известных в мире БПЛА. Это основной разведывательно-ударный беспилотный летательный аппарат армии США. Он может взлетать на высоту 14 км и находиться в воздухе до 30 часов. Крейсерская скорость — 280-310 км/ч, максимальная — до 480 км/ч. Беспилотник способен поднять в небо груз весом до 4,7 т. Оптоволоконная система AN/AAS-52 распознает и отследит цель, телекамеры прочитают номерной знак, даже находясь в 3 км от автомобиля. Время реакции на полученную от оператора команду — 1,5 с.

Пилот-студент и оператор-сенсор, управляющий MQ-9 Reaper в наземной кабине (Фото: Министерство обороны США)

Вооружен Reaper противотанковой ракетой AGM-114 Hellfire, а также управляемыми бомбами GBU-12 и GBU-38. Может нести до 14 ракет Hellfire класса «воздух-земля».

Reaper ликвидировал, в частности, третьего человека в руководстве «Аль-Каиды» Мустафу Абу Язида, известного как шейх аль-Масри, Мохаммеда Эмвази (он же «Джихадист Джон»), генерала Касема Сулеймани, заместителя командующего мобилизационными силами Ирана.

Bayraktar TB2

Турецкий аппарат относится к классу тактических средневысотных БЛА с большой продолжительностью полета. Его программное обеспечение несколько превосходит подобный компонент у некоторых конкурентов, в том числе и у израильского дрона Heron.

Ударный турецкий беспилотник Bayraktar TB2 (Фото: Bayhaluk)

Крейсерская скорость — 130 км/ч, максимальная — 250 км/ч. Практический потолок — 7,3 км. Длина — 6,5 м, размах крыла — 12 м. Беспилотник весит 630 кг, способен поднять до 55 кг боеприпасов. Максимальное время нахождения в воздухе — сутки.

Может нести на себе две противотанковые управляемые ракеты и корректируемые бомбы MAM-C (8 кг) и MAM-L (23 кг) с наведением по лазерному лучу, опасные для автомашин и легкой бронетехники.

СH-5 (Rainbow-5)

Новый средневысотный разведывательно-ударный беспилотник из Китая. Rainbow-5 может нести до 16 ракет класса «воздух-земля» или других высокоточных боеприпасов общей массой до 900 кг. Размах крыльев — 21 м, максимальная скорость — 400 км/ч. Без дозаправки будет держаться в воздухе 60 часов.

CH-5 — самый мощный беспилотник китайской армии (Фото: Ян Симинг)

Taranis

Британский разведчик-штурмовик пятого поколения назван в честь кельтского бога грома. До недавнего времени детали его разработки держались в тайне. Доподлинно известны лишь масса — 3 т, длина — 11 м, размах крыльев — 10 м и то, что беспилотник оснащается технологией «Стелс», которая делает аппарат практически невидимым для ПВО противника. Максимальная скорость — сверхзвуковая, рассчитан на выполнение межконтинентальных полетов.

Разработкой Taranis занимались ученые и системные инженеры из 250 британских компаний (Фото: baesystems.com)

Yabhon United 40

Средневысотный разведывательно-ударный БПЛА разработанный в ОАЭ, может находиться в воздухе до пяти суток (120 часов). Способен нести 1 030 кг боеприпасов. Потолок — 7 км.

БПЛА ADCOM United 40 block 5 на одной из авиационных выставок (Фото: adcom-systems.com)

С-70 «Охотник»

Пока детальные характеристики российского «Охотника» засекречены. Однако известно, что его вес — около 22 т. Разработчики уверяют, что несколько «Охотников», укомплектованных ракетами «земля-воздух» Х-58, Х-35, Х-74М2 и корректируемыми авиабомбами КАБ-25, могут нанести страшный урон инфраструктуре противника.

Максимальная скорость аппарата — 920 км/ч. Боевая нагрузка — 6 т, максимальная высота полета — 18 км.

Первый полет новейшего беспилотного летательного аппарата «Охотник»

Приблизительная стоимость «Охотника» — около ₽1 млрд. Однако военные эксперты полагают, что цена сократится на 40-50% после запуска БПЛА в серию. Глава ОАК (Объединенной авиастроительной корпорации) Юрий Слюсарь заявил, что в армию серийные БПЛА начнут поступать с 2024 года.

Что еще может предложить Россия?

По последним данным, с 2012 года в российскую армию на вооружение принято 900 беспилотников. В основном это разведчики, корректировщики огня, перехватчики различных сигналов противника. В 2021 году российские военные получат сразу семь первых отечественных беспилотных авиационных комплексов «Орион» (он же «Иноходец») разведывательно-ударного назначения.

«Орион» — средневысотный беспилотник большой продолжительности полета. Размах крыльев — 16 м, длина — 8 м, взлетная масса — 1 т. Крейсерская скорость заявлена на уровне 120 км/ч, максимальная же скорость неизвестна. Аппарат способен работать на высотах до 7,5 км. Максимальное время полета — 24 часа.

Беспилотник может нести управляемые ракеты и авиабомбы нескольких типов. Специально для него изготовлены боеприпасы малых калибров, чтобы «Орион» мог поднять груз в воздух.

В апреле 2021 года на авиабазе ВВС США впервые провели запуск беспилотника Kratos UTAP-22 с помощью искусственного интеллекта. Система Skyborg подняла аппарат, управляла им и посадила. До сих пор, когда речь шла о боевых дронах, имелось в виду противостояние людей. Весной 2021 года, возможно, началась другая история — о противостоянии машин.

Запуск беспилотника Kratos UTAP-22 с «компьютерным мозгом» на борту (Фото: ВВС США)

ВОЕННО-ПОЛИТИЧЕСКИЕ И ВОЕННО-ТЕХНИЧЕСКИЕ НОВОСТИ. ФОТО И МИР, PHOTOS AND THE WORLD.

MILITARY-POLITICAL AND MILITARY-TECHNICAL NEWS


ЛЕГКИЙ БЕСПИЛОТНЫЙ ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ GREMLIN (США)

UNMANNED AERIAL VEHICLE GREMLIN (USA)

24.09.2016

Компания General Atomics Aeronautical продемонстрировала свое предложение для Агентства перспективных военных разработок DARPA по разработке легкого беспилотника Gremlin с возможностью запуска с борта транспортных самолетов С-130, сообщает «Военный Паритет».
Испытания по воздушному запуску и повторному использованию этого аппарата (small unmanned aircraft system – SUAS) ожидаются в 2019 году.
DARPA ищет для финансирования программу БЛА с возможностью барражирования в течение часа на рубеже 300 км и возможностью возвращения к С-130 с такой дистанции для повторного запуска, сообщает HIS Jane’s. Кроме того, SUAS должен нести 60 фунтов (27,2 кг) полезной нагрузки с энергопотреблением 1 кВт.
Основными функциями аппарата должны быть задачи разведки, наблюдения и рекогносцировки (intelligence, surveillance, and reconnaissance – ISR) с возможностью встраиваться в сенсорную сеть для обмена данными с другими платформами. Аппараты этого класса должны иметь возможность использоваться там, где применение БЛА других типов невозможно, то есть подлетать к объектам противника как можно ближе, или использоваться в качестве помех для забивания каналов ПВО противника при одновременном запуске с нескольких С-130 (материнских платформ – «mother» platform).
Военный Паритет

13.04.2018

Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США в рамках программы Gremlins провело запуск беспилотника с борта военно-транспортного самолета C-130 Hercules. Соответствующее видео было опубликовано на Giphy.
Программа Gremlins предусматривает создание системы запуска и управления работой роя небольших и дешевых многоразовых беспилотников. В качестве самолета-носителя используется C-130 Hercules. После выполнения поставленных задач (разведки, действий в рамках электронной войны, сбрасывания бомб) рой дронов собирается другим самолетом.
Применение технологий, разрабатываемых в рамках Gremlins, можно увидеть в ролике исследовательской лаборатории Военно-воздушных сил США, где показана возможная техника американского авиаудара по вражеским позициям. Согласно планам Пентагона, такие приемы будут использоваться в конфликтах к 2030 году.
В проекте бюджета Минобороны США на 2019 финансовый год предусмотрено выделение 188,3 миллиона долларов на предотвращение угрозы со стороны летательных дронов противника.
Первым примером использования роя дронов в военных действиях стало нападение на российские позиции в Сирии, когда в ночь на 6 января 2018 года авиабазу Хмеймим в Сирии и пункт материально-технического обеспечения ВМФ в порту Тартус, где дислоцируются российские военные, атаковали 13 беспилотников. Минобороны России заявило, что семь дронов удалось уничтожить ракетно-пушечными комплексами «Панцирь-С1», остальные летательные аппараты обезврежены радиоэлектронными методами.
Лента.ру

20.04.2018

В 2020 году американская армия может обзавестись боевыми «Гремлинами». Вчера, 18 апреля, пресс-служба компании Dynetics сообщила о том, что Агентство перспективных оборонных проектов (DARPA) Министерства обороны США выделило $38,6 млн на разработку системы воздушного захвата дронов.
В Dynetics указывают, что согласно контракту, компания обязана до января 2020 года разработать полнофункциональный прототип устройства, которое будет устанавливаться на военно-транспортном самолёте C-130 Hercules. С помощью этого устройства экипаж «воздушного авианосца» сможет во время полёта подбирать на борт беспилотники Gremlins. Подписание контракта с Dynetics переводит программу Gremlins в третью фазу, в рамках которой подрядчики приступают к созданию полнофункциональных прототипов элементов системы.
«Беспилотные летательные аппараты, разрабатываемые в рамках программы Gremlins, будут иметь множество различных датчиков и других полезных нагрузок. Работая в группе, они смогут выполнять различные миссии, их потенциал для подавления противника просто огромен», — рассказал Тим Китер, руководитель программы Gremlins в Dynetics.
Военный паритет

16.05.2018

Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США опубликовало в YouTube ролик, в котором подробно показано развертывание в рамках программы Gremlins небольших летательных аппаратов.
Как отмечает управление, каждый дрон, создаваемый в рамках Gremlins, рассчитан на примерно 20 полетов, техническое обслуживание между которыми займет до суток. В качестве перевозчика беспилотников используется военно-транспортный самолет C-130 Hercules, но также рассматривается интегрирование в систему истребителей пятого поколения F-22 Raptor и F-35 Lightning II.
Программа Gremlins предусматривает создание системы запуска и управления работой роя небольших и дешевых многоразовых беспилотников. Для противодействия таким дронам в России создаются, в частности, многофункциональные комплексы «Пищаль», «Таран» и «Сапсан».
Первым примером использования роя дронов в военных действиях стало нападение на российские позиции в Сирии. В ночь на 6 января авиабазу Хмеймим и пункт материально-технического обеспечения ВМФ в порту Тартус, где дислоцируются российские военные, атаковали 13 беспилотников. Минобороны России заявило, что семь дронов удалось уничтожить ракетно-пушечными комплексами «Панцирь-С1», остальные летательные аппараты обезврежены радиоэлектронными методами.
Лента.ру

28.09.2019

Компания Dynetics раскрыла дальнейшие подробности разработки новой многоразовой беспилотной воздушной системы X-61A, создаваемой для программы Gremlins Агентства перспективных военных проектов DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), сообщает defence-blog.com 26 сентября.
Программа Gremlins предусматривает запуск групп беспилотных воздушных систем с существующих больших самолетов, таких как бомбардировщики или транспортные самолеты, а также с истребителей и других легких самолетов вне зоны ПВО противника. Когда «Гремлины» завершат свою миссию, транспортный самолет C-130 подберет их в воздухе и доставит домой, где наземные экипажи в течение 24 часов подготовят их к повторному использованию.
В настоящее время вся команда Gremlins готовится к началу летных испытаний интегрированной системы управления. Во-первых, это будет контрольный полет прототипа GAV, за которым последуют первые попытки возвращения аппарата для повторного использования. После того, как команда добьется первого возвращения БЛА, будет поставлена следующая задача – подхват четырех аппаратов менее чем за 30 минут.
«Работа с нашими исключительными отраслевыми партнерами как укрепила существующие деловые отношения, так и создала новые стратегические. Наша существующая команда Gremlins имеет хорошие возможности для совместного решения новых технологических программ, а также производства зрелых «Гремлинов» для поставки в войска», говорит Китер.
Военный паритет

«ГРЕМЛИНЫ» ИСПОЛЬЗУЮТСЯ СНОВА И СНОВА

20.01.2020

Американская компания Dynetics в пресс-релизе от 17 января 2020 года сообщила, что в конце ноября 2019 года были проведены первые летные испытания первого опытного образца экспериментального летательного аппарата воздушного базирования X-61А Gremlins Air Vehicle (GAV), создаваемого Dynetics совместно с Агентством перспективных исследований министерства обороны США Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).
Первые летные испытания на полигоне Дагвэй (Dugway Proving Ground) близ Солт-Лейк-Сити (штат Юта) включали испытательный полет первого опытного образца GDS-01 БЛА Х-61А с запуском с самолета-носителя Lockheed C-130A Hercules, принадлежащего компании ТВМ Inc. Заявлено, что полетная программа собственно полета была выполнена «успешно», включая воздушный старт, управляемый полет и переключение между воздушнным и наземным пунктами управления, но по окончании полета продолжительностью 1 час 41 минуту прототип был потерян ввиду невыпуска посадочного парашюта (посадка должна была осуществляться парашютным способом).
К настоящему времени изготовлено еще четыре опытных летных образца Х-61А, летные испытания которых должны быть начаты в начале 2020 года, включая демонстрацию группового воздушного запуска и полета, и прима обратно на борт самолета-носителя. Система управления Х-61А отрабатывается с марта 2019 года на самолете-лаборатории LearJet.
https://bmpd.livejournal.com

01.09.2020

Американская авиация стала ещё на шаг ближе к ведомым беспилотникам. Портал defence-blog.com сообщил о том, что Минобороны США совместно с Dynetics провело новый этап испытаний дрона X-61A, разрабатываемого в рамках программы Gremlins.
В ходе второго этапа тестирования беспилотник провёл в небе свыше двух часов. За это время команда тестировщиков осуществила сброс X-61A с военного транспортника C-130, управляла дроном в совместном полёте, а также отработала обратную стыковку в воздухе. Испытания признаны полностью успешными.
В ходе первого тестирования опытный образец X-61A отработал программу испытания, но был потерян из-за нераскрывшегося парашюта при посадке. При этом в Dynetics испытания назвали полностью успешными, поскольку парашютная система не входит в базовый набор возможностей этого летательного аппарата. В ходе второго тестирования X-61A также приземлялся с помощью парашюта, и на этот раз всё прошло благополучно для дрона.
В Агентстве перспективных оборонных проектов (DARPA) Министерства обороны США утверждают, что «Гремлины» будут обеспечивать защиту транспортных самолётов и бомбардировщиков, а также вести разведку или нести дополнительное вооружение для истребителей. Ожидаемый срок службы каждого аппарата — 20 вылетов. По мнению разработчиков, новые БПЛА займут нишу между «умными» ракетами, которые могут самостоятельно поражать цели, но при этом стоят очень дорого, и самолётами, которым для поражения цели необходимо подходить к ней слишком близко. Беспилотник успешно поразит цель, а самолёт будет находиться на безопасном расстоянии от неё.
Своё название проект получил в честь вымышленных существ — гремлинов, придуманных английским писателем Роальдом Далем в 1943 году. В одноимённой книге гремлины мстили пилотам, ломая самолёты в воздухе за то, что их дом разрушили, построив на его месте авиазавод. По сюжету книги британцы помирились с гремлинами и вместе с ними боролись против Германии в годы Второй мировой войны.
warspot.ru

12.12.2020

Испытания, предполагающие отлов в воздухе беспилотных космических аппаратов X-61A, завершились неудачей. В итоге все они сели, используя парашюты, сообщает сайт naked-science.ru.
Агентство перспективных оборонных разработок (DARPA) активно прорабатывает концепцию «воздушного авианосца», в рамках которой пилотируемый самолет должен выступать в качестве носителя дронов. Исследовательское агентство предприняло попытку забрать с воздуха три БЛА Gremlin. В рамках летных испытаний, которые начались 28 октября, БЛА находились в полете более 2 часов каждый, проверяя положение автономного группового полета и характеристики безопасности до попыток восстановления с помощью механической руки и «стыковочной пули» C-130. , информирует www.flightglobal.com.
Во время тестов, проведенных в конце октября, испытывали разные аспекты программы: в частности, способность БПЛА X-61A действовать в группах. Также предприняли девять попыток поймать аппараты манипулятором C-130, которые успехом не увенчались. В итоге все X-61A приземлились, используя парашюты.
В конце ноября 2019 года были проведены первые летные испытания первого опытного образца экспериментального летательного аппарата воздушного базирования X-61А Gremlins Air Vehicle (GAV), создаваемого Dynetics совместно с Агентством перспективных исследований министерства обороны США Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), напоминает ВТС «Бастион».
Программа Gremlins предусматривает запуск групп беспилотных воздушных систем с существующих больших самолетов, таких как бомбардировщики или транспортные самолеты, а также с истребителей и других легких самолетов вне зоны ПВО противника. Когда «Гремлины» завершат свою миссию, транспортный самолет C-130 подберет их в воздухе и доставит домой, где наземные экипажи в течение 24 часов подготовят их к повторному использованию.
«Бастион»

24.01.2021

20 января 2021 года полностью принадлежащая Leidos дочерняя компания Dynetics объявила, что успешно завершила третью серию испытательных полетов, в которой участвовали беспилотный летательный аппарат Х-61А Gremlins Air Vehicle (GAV) и система их стыковки с самолетом. В течение ноября система отработала в общей сложности семь летных часов. Испытание проходило на испытательном полигоне Дагуэй (штат Юта) Агентства перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA).
Серия испытаний была сосредоточена на двух задачах -демонстрации автоматизированного и ручного управления системой воздушной стыковки, достигнута безопасная работа системы, установленной на самолете С-130.
«Наши инновационные функции безопасности являются важной частью системы Gremlins. Имея в общей сложности пять полетов на сегодняшний день, почти 11 часов регистрации в полете и тщательный, дисциплинированный план испытаний, мы довольны безопасной эксплуатацией нашей системы. Это важная веха для «Гремлинов», сказал Тим Китер, руководитель программы Dynetics Gremlins.
После второго испытания в июле команда Dynetics Gremlins смогла продолжить продвижение к нескольким попыткам воздушной стыковки с автономной стыковочной системой Gremlins (GADS). В конечном счете команда выполнила первые в истории программы попытки воздушной стыковки, в общей сложности девять попыток, причем каждая попытка приближалась к захвату в нескольких дюймах.
«Наша цель состоит в том, чтобы продвинуться как можно дальше в наших тестовых задачах, собрать данные и тем самым максимально усовершенствовать систему. Конечной целью программы, конечно же, является безопасная, уверенная стыковка самолета и беспилотника – четыре раза за 30 минут полета. Хотя мы еще не достигли этой цели, каждый раз, когда мы летаем, мы приближаемся к выполнению этого требования», сказал Китер.
Как и в июльском испытательном полете, три GAV были успешно приземлены с помощью парашютной системы. В настоящее время все четыре аппарата готовятся к следующей серии полетов.
Dynetics была одной из четырех компаний, получивших контракт фазы 1 для программы Gremlins в 2016 году. Фаза 2 была согласована в марте 2017, Фаза 3 последовала в апреле 2018 года, когда Dynetics была названа лучшим исполнителем. Первый полет Х-61А состоялся в ноябре 2019 года, полет прошел, как и было предсказано, без каких-либо аномалий в операционной системе.
Dynetics предоставляет быстрые, экономически эффективные инженерные, научные и ИТ-решения для секторов национальной безопасности, кибербезопасности, космоса и критически важной инфраструктуры.
Военный паритет

07.11.2021

Соединенные Штаты успешно испытали беспилотный аппарат Х-61 Gremlins. Он был «захвачен» в полете носителем, созданным на основе Lockheed Martin C-130.
«Летающий авианосец» — одна из самых необычных военных разработок США. Его испытания нередко сталкиваются с трудностями, однако в этот раз американцам сопутствовал успех. Выпущенная с самолета механическая рука поймала беспилотник Х-61A от компании Dynetics. Это стало важной частью испытаний комплекса.
О тестах сообщили в Управлении перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA). Испытания провели в прошлом месяце. После «поимки» БПЛА подняли на борт самолета.
X-61 — относительно небольшой дозвуковой аппарат, способный развивать скорость М=0,6 и имеющий дальность порядка 560 километров. Он получил один двигатель Williams F107. Предполагается, что X-61 сможет нести самую разную нагрузку, включая датчики, системы радиоэлектронной борьбы и вооружение.
Первый полет X-61 выполнил в ноябре 2019 года. Не так давно Dynetics провела успешные тесты перспективной воздушной системы, во время которых БПЛА находился в непосредственной близости от самолета-носителя.
Прошлогодние испытания, предполагающие отлов в воздухе X-61, завершились неудачей. В итоге все аппараты вернулись домой при помощи своих парашютов.
Lockheed C-130 Hercules впервые поднялся в небо 23 августа 1954 года. Это основной военно-транспортный самолет США, стран НАТО и некоторых других государств. Ранее сообщалось, что в качестве возможных носителей БПЛА X-61, помимо C-130, рассматривают стратегические бомбардировщики.
https://naked-science.ru


ЛЕГКИЙ БЕСПИЛОТНЫЙ ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ GREMLIN


В сентябре 2015 года Агентство перспективных оборонных проектов (DARPA) Пентагона объявило о начале новых разработок беспилотных летательных аппаратов. Речь идет о беспилотниках, которые стаями можно было бы запускать с самолетов. Программа получила «сказочное» название Gremlins.
Агентство сообщает, что в рамках этого проекта планируется создать летательные аппараты, которые работали бы в группе. Беспилотники будут оснащены определенными типами оборудования, каждый из них будет выполнять свою часть общей задачи группы. После этого «гремлины» должны вернуться на борт самолета.
Носителями этих аппаратов могут быть большие самолеты – бомбардировщики или транспортники. Предполагается, что небольшие «стаи гремлинов» можно будет запускать с истребителей.
Пентагон поставил перед разработчиками главное условие – беспилотники должны быть недорогими, так как их срок службы не превышает 20 запусков. После этого аппараты нужно будет заменять на новые.
Сообщается также, что в рамках проекта разрабатывается несколько технологий, которые позволят, например, ловить возвращающихся «гремлинов» еще в воздухе или интегрировать их разведывательное оборудование с бортовыми системами самолета-носителя.
В апреле 2016 года DARPA провела переговоры с четырьмя компаниями по разработке первой фазы программы «Гремлин». Контракты были заключены с Composite Engineering, Dynetics, General Atomics Aeronautical Systems и Lockheed Martin.
По словам менеджера проекта Дэна Пэтта, именно эти подрядчики были выбраны DARPA, так как они «изучают различные, инновационные подходы», чтобы создать систему многократного использования беспилотных транспортных средств.
Первый этап программы будет сосредоточен на демонстрационном полете, который должен будет доказать жизнеспособность концепции запуска множества «гремлинов» на большие расстояния и возврата их в воздушном пространстве.
Программа «Гремлины» планирует работы в нескольких технических областях, включая:
— технологии запуска и восстановления после выполнения задачи, концепции интеграции оборудования и летательного аппарата;
— разработка конструкции недорогого летательного аппарата с ограниченным сроком службы;
— высокоточный анализ, прецизионное цифровое управление полетом, относительную навигацию и групповую работу систем.

Источники: rg.ru, defence.ru и др.

• ВОЕННО-ТРАНСПОРТНЫЙ САМОЛЕТ C-130 HERCULES (США)
• БЕСПИЛОТНЫЕ ЛЕТАТЕЛЬНЫЕ АППАРАТЫ США
• ЗАРУБЕЖНЫЕ БЕСПИЛОТНЫЕ ЛЕТАТЕЛЬНЫЕ АППАРАТЫ
• БЕСПИЛОТНЫЕ ЛЕТАТЕЛЬНЫЕ АППАРАТЫ
• АВИАЦИЯ, АВИАЦИОННОЕ ВООРУЖЕНИЕ

Беспилотные ЛА | Авиация России

Рубрика: Беспилотные ЛА

Кадр из видеосюжета. Фото: © IRIBNews (Иран) Новые для Минобороны РФ беспилотные летательные аппараты ZALA стали активно применяться подразделениями российских войск в спецоперации на Украине. Об этом ТАСС сообщил Алан Лушников – главный акционер концерна «Калашников», в который входит ZALA […]

Подробнее

Актуальные темы / Беспилотные ЛА / Новости авиации

Дрон-камикадзе «КУБ-БЛА». Фото: © пресс-служба ZALA AeroGroup АО «Рособоронэкспорт» организует российскую экспозицию на Международной конференции и выставке вооружения и военной техники AFRICA AEROSPACE & DEFENCE 2022 (AAD 2022). Выставка пройдет с 21 по 25 сентября на базе военно-воздушных сил Waterkloof […]

Подробнее

Беспилотные ЛА / Истребители / Новости авиации

Кадр из видеосюжета с испытаний конвертоплана Д-20К. Фото: © Aeromax Завершились лётные испытания беспилотного гражданского конвертоплана производства компании «Аэромакс» Д-20К, который совмещает в себе функциональные возможности самолёта и вертолёта: аппарат может осуществлять дальние перелёты на большой скорости и способен к […]

Подробнее

Беспилотные ЛА / Конвертопланы / Новости авиации

Фото © пресс-служба ООО «Аэромакс» Два воздушных судна компании «Аэромакс» получили акты оценки годности беспилотной авиационной системы к эксплуатации в рамках экспериментального правового режима (ЭПР). Аттестацию провел Авиационный сертификационный центр «СибНИА-Тест» в сентябре 2022 года, сообщили в пресс-службе «Аэромакса». По […]

Подробнее

Беспилотные ЛА / Новости авиации

Фото: © пресс-служба ААК «Прогресс» Беспилотный летательный аппарат с аппаратно-программным комплексом для посадки на судно во время качки, представлен на Восточном экономическом форуме во Владивостоке. Испытания БПЛА с корабля уже прошли, но осуществить посадку пока можно только в штиль, сообщает […]

Подробнее

Беспилотные ЛА / Новости авиации

Фото: © пресс-служба ГК Ростех 27-28 августа в Москве на ВДНХ прошел пятый международный фестиваль дронов и беспилотных технологий Rostec Drone Festival. Участниками соревнований стали 150 спортсменов. Количество зрителей в первый день достигло 6100 человек, в воскресенье же мероприятие посетили […]

Подробнее

Беспилотные ЛА / Новости авиации

Дрон-камкадзе «КУБ-БЛА». Фото: © пресс-служба ZALA AeroGroup Беспилотные барражирующие боеприпасы в настоящее время являются одним из самых перспективных направлений в развитии ударных беспилотных авиационных систем. Они применяются практически во всех современных военных конфликтах. О текущих разработках в этом направлении и […]

Подробнее

Беспилотные ЛА / Новости авиации

Фото: © Департамент информации и массовых коммуникаций МО РФ Современная война в корне отличается от сражений Великой Отечественной. Сегодня в ходе специальной военной операции на Украине невозможно осуществить масштабные наступления подобные Сталинградской битве, когда скрытно от врага Красная Армия сосредоточила […]

Подробнее

Актуальные темы / Беспилотные ЛА / Новости авиации

Фото: © пресс-служба компании «Кронштадт» Компания «Кронштадт» выполняет государственный контракт с Минобороны РФ на производство и поставку ударных БПЛА «Иноходец», заявили в пресс-службе в пресс-службе «Кронштадта» в ходе Международного военно-технического форума «Армия-2022». «Мы уже приступили к выполнению этого контракта. Готовы […]

Подробнее

Беспилотные ЛА / Новости авиации

Фото © «Вертолёты России» Специальная военная операция на Украине круглосуточно в непрерывном режиме демонстрирует, что в современной войне беспилотные летательные аппараты играют наиважнейшую роль как в поддержке сухопутных сил, так и в наведении на цели артиллерии, реактивных систем залпового огня […]

Подробнее

Авиация XXI века / Актуальные темы / Беспилотные ЛА / Новости авиации

Альбатрос, беспилотный летательный аппарат

Альбатрос, беспилотный летательный аппарат
  • Новости
  • Политика и общество
  • Техника и вооружение
  • Силовые структуры
  • Сотрудничество
  • Наука и производство
  • Диверсификация предприятий ОПК
  • Выставки и конференции
  • Безопасность
  • Гражданская авиация
  • Космос
  • Оружие мира
  • История
  • Мнения
  • Политика и общество
  • Техника и вооружение
  • Силовые структуры
  • Сотрудничество
  • Наука и производство
  • Безопасность
  • Оружие мира
  • История
  • Мероприятия
  • MILEX — 2023
  • Календарь мероприятий
  • Архив мероприятий
  • Блоги
  • Политика и общество
  • Техника и вооружение
  • Силовые структуры
  • Сотрудничество
  • Наука и производство
  • Безопасность
  • Оружие мира
  • История
  • Вооружение
  • О проекте
  • Образцы
  • Участники
  • Добавить компанию
  • Каталоги ОДКБ
  • О проекте
  • Вооружение и военная техника вооруженных сил
  • Вооружение и техника полиции и антитеррористических служб том2
  • Наземные средства сил общего назначения
  • Изданные каталоги
  • Видео
  • Галерея
  • Фоторепортаж
  • Вооружение и военная техника
  • Космос
  • Гражданская техника
  • Соревнования
  • Учения и спецмероприятия
  • Мероприятия
  • Инфографика
  • Агентство
  • Об агентстве
  • Персоналии
  • Руководство
  • Продукты и услуги
  • Наши партнеры
  • Контактная информация
  • Условия использования фотографий
  • Баннеры и логотипы

    • Форум НСБ «Безопасная столица»

    18 — 20 октября 2022 года, г. Москва

    INTERPOLITEX — 2022

    18 — 20 октября 2022 года, Россия, г. Москва

    «Новые технологии ОПК в тушении лесных пожаров»

    18 — 20 октября 2022 года, г. Москва

    ИНТЕРПОЛИТЕХ: «АНТИТЕРРОР — КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД «


    Компания участник: Стилсофт, ЗАО

    Альбатрос, беспилотный летательный аппарат. Использовано фото: Стилсофт ЗАО

    Назначение

    БЛА «Альбатрос» предназначен для полета по заранее запрограммированному или формируемому полетному заданию.

    Конструктивно БЛА представляет собой беспилотный летательный аппарат с четырьмя электродвигателями (квадрокоптер), имеет модульную быстро сборную/разборную конструкцию. Корпус БЛА изготовлен из композитных материалов.

    Система стабилизации БЛА имеет в своей основе искусственный горизонт. Конструкция БЛА позволяет быстро собирать изделие из походного положения.

    Состав БЛА:

    • Луч – 2 шт.
    • Модуль связи и питания – 1 шт.
    • Балка центральная – 1 шт.
    • Шасси – 2 шт.
    • Винт М6х10 – 6 шт.
    • Антенна – 1 шт.

    Использовано фото: Стилсофт ЗАО

    Технические характеристики

    Высота эффективного применения, м20 – 200
    Рабочая частота, MГц868
    Скорость полета, км/ч— в режиме автопилота: от 0 до 40
    Скорость полета, км/ч— в ручном режиме: от 0 до 70
    Скорость полета, км/ч— уменьшение скорости полета, до, м/с: 1
    Максимальная высота точки взлета над уровнем моря, м3000
    Радиус действия, до, м3000
    Максимальная скорость ветра, м/с, при которой обеспечивается эффективное применение БЛА10
    Максимальные порывы ветра, при полете по маршруту, м/с14
    Максимальная вертикальная скорость, м/с— при подъеме: 6
    Максимальная вертикальная скорость, м/с— при снижении: 3
    Максимальное полетное время на одном комплекте полностью заряженных аккумуляторов, при стандартных условиях*, до, мин.25
    Удержание позиции съемки /Полет по заранее записанному маршруту, с использованием сигналов позиционированияГлонасс / GPS
    Диапазон рабочих температур, ºСот -25 до +50
    Габаритные размеры БЛА (без воздушных винтов и антенны), не более, мм— длина: 620
    Габаритные размеры БЛА (без воздушных винтов и антенны), не более, мм— ширина: 620
    Габаритные размеры БЛА (без воздушных винтов и антенны), не более, мм— высота в положении стоянки: 350

    Теги: Альбатрос, беспилотный летательный аппарат

    Поля, обязательные для заполнения

    Контактное лицо

    Телефон

    Сообщение

    Этот сайт защищен reCAPTCHA, и к нему применяются Политика конфиденциальности и Условия использования услуг Google.

    Блоги

    Александр Храмчихин

    В военном конфликте с Китаем у Японии будет очень мало шансов

    Китай и Япония многократно воевали между собой, причем особенно интенсивно в последние полтора века. Как правило, агресс…

    Юрий Иванов

    В Тверской области подняли останки более 480 красноармейцев

    22 сентября у Ржевского мемориала Советскому солдату состоялось закрытие международной военно-исторической экспедиции «Р…

    Виктор Мураховский

    Новый «Ростех»

    Военная отрасль может сделать российскую экономику успешнее

    Александр Храмчихин

    Китайская бронетехника выходит на мировой уровень

    Усердный подражатель догоняет учителей

    Видео дня

    Военная приёмка «Восток-2022»

    Фоторепортаж

    Росатом установил корпус реактора ВВЭР-1200 на втором энергоблоке АЭС «Аккую»

    Интервью

    Григорий Трубников: время гигантомании в науке уходит

    Политика и общество

    Евгений Коган: либерализация экономики поможет ответить на жесткие вызовы

    Алексей Баров: недостатка в зарубежных товарах в России сейчас нет

    Оборудование Ростеха освещает речные пути в арктической зоне Якутии

    Евгений Петров: нет таких полезных ископаемых, которые нельзя найти в России

    Все материалы

    Техника и вооружение

    «Хаска-10» принимает первую нагрузку

    ЭМЗ им. Мясищева модернизирует воздушные командные пункты Ил-22М11

    В Тикси завершается ремонт взлётно-посадочной полосы

    В МАИ создали усовершенствованный одноместный учебный планер

    Все материалы

    Силовые структуры

    Корабли ВМФ России и ВМС Китая проводят совместное патрулирование в Тихом океане

    АПЛ «Омск» и «Новосибирск» в Чукотском море выпустили ракеты по кораблям «противника»

    Силы Балтийского флота вышли в море для испытания двух подлодок

    Севмаш отобрал команду для VII корпоративного чемпионата профмастерства

    Все материалы

    Сотрудничество

    ЦНИИточмаш поставил иностранному заказчику патроны для подводных автоматов

    Более 200 российских военнослужащих примут участие в учениях ОДКБ в Казахстане

    Россия и Китай договорились о взаимодействии министерств обороны

    Ростех передал первый медицинский «Ансат» в Зимбабве

    Все материалы

    Наука и производство

    Григорий Трубников: время гигантомании в науке уходит

    На Тверском вагоностроительном заводе создан логистический центр

    Ростех создал машину для буро-взрывных работ

    Состоялась церемония спуска на воду краболовного судна «Дмитрий Коноплев»

    Все материалы

    Диверсификация предприятий ОПК

    «Калашников» разработал новый гибридный станок

    Новикомбанк наращивает поддержку проектов по диверсификации

    Объем производства концерна «Калашников» с начала 2022 года вырос в среднем на 15%

    Красные «муравьи» из Коврова покорили туляков

    Все материалы

    Выставки и конференции

    «Рособоронэкспорт» представит российскую продукцию на выставке AAD 2022 в Южной Африке

    Открыта регистрация посетителей выставки «Интерполитех – 2022»

    Новейшие разработки в сфере робототехники и искусственного интеллекта

    ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА КАК ОСНОВА СУВЕРЕНИТЕТА ТЕХНОЛОГИЙ

    Все материалы

    Безопасность

    Российское предприятие запустило производство оружейных сейфов европейской сертификации

    Григорий Пащенко: расширение для браузера может оказаться инструментом, созданным злоумышленниками

    Ростех разработал цифровую платформу для точного земледелия

    Ростех выпустил приложение для IP-телефонии и чатов на мобильных устройствах на «Авроре»

    Все материалы

    Гражданская авиация

    Ростех передал два вертолета для первого межрегионального лесопожарного центра

    Специалисты СибНИА провели частотные испытания самолёта МС-21

    Корпорация «Иркут», авиакомпания «Аврора» и ГТЛК определили условия поставки SSJ-NEW

    Аэрофлот и ОАК подписали соглашение о поставке 339 самолетов в ближайшие 7 лет

    Все материалы

    Космос

    РКС завершили создание российской спутниковой аппаратуры для глобального мониторинга судоходства

    Новый портал Роскосмоса расскажет о видимых из космоса изменениях в России и мире

    Разработки Ростеха применены в иранском спутнике «Хайям»

    РКС создают новое поколение сканирующих устройств для спутников серии «Метеор»

    Все материалы

    Оружие мира

    Армия Таиланда может принять на вооружение российские машины спецназа

    Россия исполняет контракт на поставку в Уганду боевых вертолетов Ми-28НЭ

    В Северном флоте РФ сообщили, что ответят на возрастание военной активности НАТО в Арктике

    Россия усилит группировку войск на финской границе

    Все материалы

    История

    В Тверской области открылась экспедиция «Ржев. Калининский фронт»

    У Ржевского мемориала дан старт Слету часовых Постов Памяти Тверской области

    Максим Ксензов: качественных военно-патриотических фильмов должно быть как можно больше

    ЦАГИ – полёТу: самолет для рекордов дальности – АНТ-25

    Все материалы

    Выставки по безопасности

    XXVI Международная выставка средств обеспечения безопасности государства «INTERPOLITEX — 2022»

    Форум негосударственной сферы безопасности «Безопасная столица»

    2-й Международный форум цифровой трансформации безопасности государства «ЦИФРОТЕХ»

    Say Future: Moscow

    Международный форум «МАШИНОСТРОЕНИЕ: СТРАТЕГИИ И ТЕХНОЛОГИИ»

    Форум «Квантотех»

    Третья научно-практическая конференция «Новые технологии оборонно-промышленного комплекса в тушении лесных пожаров»

    Государственные органы Государственные компании Организации СМИ

    МВД России

    ФСБ России

    МЧС России

    ФСВТС России

    Минобороны России

    ФГУП «Рособоронэкспорт»

    Голицынский пограничный институт

    Ростехнологии

    ФКУ «НПО «СТиС» МВД России

    Союз машиностроителей

    ООО «ОВК» БИЗОН»

    ФГБУ «Связист»

    РИА Новости

    Хранитель, журнал

    Национальный авиационный журнал «Крылья Родины»

    ИА «Росинформбюро»

    Независимая газета

    Журнал RUБЕЖ

    ИТАР-ТАСС

    Интернет-портал по безопасности SECANDSAFE. RU

    «На Страже Родины.ru». Правда о войне!

    Трансивер.ру

    ООО «Издательство «Безопасность труда и жизни»

    Вооружен.рф

    Ohrana.ru

    Специализированный журнал «Безопасность»

    Журнал «Мир и безопасность»

    Журнал «Точка опоры»

    Журнал «Новый оборонный заказ. Стратегии»

    Аналитическое издание «Советник президента»

    «Наука и техника» — журнал для молодежи

    Издательский дом «Бедретдинов и Ко»

    Военно-промышленный курьер

    Ракетная техника

    Журнал «Арсенал Отечества»

    Новостной портал History News

    Журнал «Частный охранник»

    Общественная организация «Безопасное отечество»

    Интернет-портал «Командир роты»

    Журнал «Международная жизнь»

    Журнал «Мир безопасности»

    Информационный портал Оборона. Ру

    ТК «Оружие»

    Журнал «Национальная оборона»

    Телеканал «Звезда»

    Центр анализа мировой торговли оружием

    Авиационно-космический журнал «Авиапанорама»

    Российское информационное агентство «Ветеранские вести»

  • Новости
  • Мнения
  • Мероприятия
  • Блоги
  • Вооружение
  • Каталоги ОДКБ
  • Видео
  • Галерея
  • Агентство

    • В 70-х-80-х годах ХХ века в СССР была создана вся линейка беспилотных летательных аппаратов БПЛА

    Двадцать первый век смело можно назвать веком дронов. Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) различного назначения, безэкипажные катера и небольшие корабли, способные выполнить самые разные задачи – от патрулирования до уничтожения мин и боевых пловцов, роботизированные танки и другая наземная техника давно стали реальностью. Они создаются во многих странах. Ведущаяся специальная военная операция только подтвердила эту тенденцию.

    Сюжет: Армия

    Потребность в беспилотных летательных аппаратах БПЛА стала очевидной всем. Как зарождался этот вид вооружений? Мало кто знает, но весь спектр боевых БПЛА был создан и стоял на вооружении в СССР в 70-х – 80-х годах прошлого века. С развалом СССР о беспилотниках забыли. Сегодня оборонная промышленность России пытается срочно восполнить этот пробел. В статье мы расскажем о беспилотных летательных аппаратах, стоящих на вооружении Советской армии в ХХ веке.

    Ту-143 «Рейс»

    До конца 50-х годов прошлого века тактическую разведку вели только самолеты-разведчики. Как правило, это были модификации фронтовых бомбардировщиков или истребителей ПВО. На них устанавливались специальные авиационные фотокамеры. Для проведения дальней или оперативной разведки эти самолеты подходили идеально. Об успешной работе разведчика МиГ-25Р в небе над зоной конфликта смотри статью «Летучая лисица» над Израилем».

    Тактическая разведка во фронтовой полосе таило для таких самолетов определенную опасность. Дело в том, что прифронтовая зона, по определению, насыщена различными средствами ПВО, и выполнение боевого задания для экипажа разведчика было сопряжено с определенными рисками. Поэтому как только появились техническая возможность создать беспилотный управляемый летательный аппарат, военные сразу заинтересовались такой перспективой. Поручили создание такого разведчика КБ Туполева.

    Пусковая установка Ту-143 (фото: Wikimedia Commons/George Chernilevsky)

    Сначала, как всегда, замахнулись на глобальные задачи. Правда, это был не разведчик, а ударный беспилотник. В 1957 году началась проработка Ту-121 – беспилотный управляемый летательный аппарат с дальностью полета 3 880 км. Построили опытный образец. Более того, начались его лётные испытания. Но в 1960 году проект закрыли. Дело в том, что к тому времени прямой конкурент Ту-121 – баллистические ракеты резко улучшили свои характеристики – дальность полета, время подготовки к пуску, точность попадания. Ударный дрон оказался не нужен.

    На базе Ту-121 появился Ту-123. Первоначально его тоже разрабатывали в ударном варианте, но с 1960 года перепрофилировали в дальнего разведчика в рамках проекта «Ястреб». Этот беспилотный летательный аппарат – БПЛА – производился небольшой серией. Создали несколько модификаций беспилотника. Более совершенной была следующая машина – Ту-139. Всего построили и летали 52 БПЛА этих двух типов.

    По теме

    580

    В России планируют создать собственные банкоматы

    В ЦБ была представлена «дорожная карта» по выводу на рынок российских банкоматов. Первые образцы должны направить в банки для тестирования нынешней осенью.

    Набравшись опыта в этой тематике, туполевцы создали два советских массовых беспилотных разведчика – Ту-141 «Стриж» и Ту-143 «Рейс». Эти БПЛА предназначались для ведения тактической маловысотной разведки в прифронтовой полосе с помощью фото и телеаппаратуры. Разведка могла проводиться как по маршруту полета, так и по площадным целям. Старт осуществлялся из специального контейнера, посадка – с помощью парашютов. «Стрижи» входили в состав разведывательного комплекса ВР-2, «Рейсы» – в состав разведывательного комплекса ВР-3. На вооружение Ту-143 «Рейс» был принят в 1976 году. Некоторые источники утверждают, что начало эксплуатации Ту-143 началось с 1982 года. Производились «Рейсы» на вертолетном заводе в городе Кумертау. Было построено 172 единицы «Стрижей» и 950 единиц «Рейсов». Выпускались следующие модификации – Ту-143, Ту-243 (с новой разведывательной аппаратурой) и М-143 (БПЛА-мишень для имитации полета крылатых ракет). На вооружении каждой разведывательной эскадрильи было по 12 БПЛА Ту-143, 4 пусковые установки и специальные транспортно-заряжающие машины.

    Ту-143 Рейс (фото: Wikimedia Commons/Hohum)

    В эпоху Советского Союза эти БПЛА использовали в Афганистане и Сирии. В Сирии один БПЛА был потерян. В 1985 году Ту-143 ВВС Сирии в небе над Ливаном был обнаружен и сбит израильским истребителем F-16. Серийное производство было прекращено в 1989 году. Ту-143 стояли на вооружении СССР, Чехословакии, Ирака, Сирии, Болгарии и Румынии. После развала СССР Ту-143 стояли на вооружении армий России, Украины и Белоруссии. В России Ту-143 и М-143 находились на вооружении до десятых годов XXI века. К моменту воссоединения Крыма с Россией Ту-143 и М-143 стояли на вооружении только на Украине. В 2014 году во время боев за Донбасс ВСУ применяли «Рейсы» в качестве разведывательных и ударных беспилотников. У последних демонтировалась разведывательная аппаратура и устанавливалась боевая часть. 1 августа 2014 года под Шахтерском один Ту-143 по одной версии был сбит, по другой – совершил жёсткую посадку в незапланированной точке. Применялись «Рейсы» и на начальном этапе специальной военной операции. Несколько Ту-143 были сбиты российскими ПВО, а один из них почему-то изменил курс и полетел на запад, преодолел несколько границ и упал в Хорватии.

    Для своего времени Ту-143 был вполне современной машиной, но в XXI веке он уже безнадёжно устарел, что и показал опыт уничтожения этих беспилотников во время специальной военной операции.

    Ла-17Р

    Ла-17Р (фото: Wikimedia Commons/Alan Wilson)

    История создания второго типа беспилотного разведчика была иной. Еще в 1953 году в КБ Лавочкина была создана, как тогда говорили, летающая мишень Ла-17М (изделие 203). Мишень предназначалась для тренировки расчетов зенитно-ракетных комплексов ПВО страны и экипажей кораблей, на вооружении которых находились ЗРК. В 1959 году начались работы по созданию на её базе БПЛА-мишени. Она получила название Ла-17Р. Первый полет был совершен в 1963 году. Управление Ла-17Р в полёте осуществлял автопилот по заранее введённой программе и по радиокомандам с наземной станции. При полете на высоте 900 метров дальность полета Ла-17Р составляла 60 км, при полете на высоте 7 000 метров – 200 – 260 км. По некоторым данным, дальность полета могла доходить до 400 км. Скорость полета – 680 – 885 км/ч. Что интересно, Ла-17Р могли стартовать как с земли, так и с бомбардировщика Ту-4. Серийное производство Ла-17Р было развёрнуто на Смоленском авиационном заводе. На вооружении беспилотник находился 10 лет. Из иностранных государств этот разведчик состоял на вооружении армии Сирии, но информации о том, принимал ли он участие в боевых действиях, нет. БПЛА-разведчик нёс несколько различных фотоаппаратов и телекамеру «Чибис». Впоследствии был разработан Ла-17РМ (изделие 204М), но в серию оно не пошло.

    Идеи из Америки

    По теме

    1777

    Выставка советского искусства 60-70-х годов открылась в Музее «Новый Иерусалим»

    Увидеть разнообразие стилей и направлений в искусстве шестидесятников можно на открывшейся выставке. Она стартовала в Музее «Новый Иерусалим» в начале июля.

    В октябре 1960 года корпорация Lockheed получила заказ на разработку БПЛА-разведчика. Он получил индекс D-21. Без преувеличения можно сказать, что машина получилась уникальной. Скорость D-21 была свыше 3-х Махов. Оптика, которую он нес на борту, позволяла снимать поверхность земли с разрешением 15 сантиметров! D-21 был одноразовым БПЛА. После завершения миссии, отсек с фотоаппаратами отстреливался над нейтральной территорией, и подбирался специальными поисковыми службами.

    Если честно, то машине просто не повезло. Первая потеря D-21 произошла в степях Казахстана (некоторые источники указывают на Монголию). БПЛА был доставлен в Москву, где его передали в КБ Туполева для изучения и создания аналогичной разведывательной системы. Второй D-21 был потерян на территории Китая. После этого, ЦРУ перестала его использовать в разведывательных полетах.

    На основе D-21 Туполеву поручили создать дальний стратегический сверхзвуковой разведчик. Разработке присвоили шифр «Ворон». Он должен был стартовать с бомбардировщика Ту-95К. а в перспективе – с Ту-160. По замыслу, «Ворон» имел возможность работать над любым континентом земного шара. Можно не сомневаться, что туполевцы создали бы такой БПЛА. Но… советская промышленность не могла производить оптику необходимого качества. Тогда наши заводы делала фототехнику для авиаразведки, с помощью которой можно было делать снимки (пригодные для дешифровки) только днем в хороших погодных условиях. Проект закрыли. Но именно «Ворон» вдохновил Туполева на проектирование линейки беспилотных разведчиков, о которых мы рассказывали в начале статьи. Подробнее об этом смотри статью «История дрона» в бумажной версии газеты

    Малые формы

    Сегодня для всех очевидно, что армии нужны не только большие и средние дроны, но и «малыши», которые должны быть в каждом подразделении. Это утверждение, с которым сегодня все согласны, стало очевидно для советских генералов только в середине 80-х, когда в 1982 году израильские БПЛА доказали простую казалось бы истину – небольшие тихоходные дроны способны быстро давать картину боя в реальном масштабе времени для командиров любого звена, начиная с роты. И делают это значительно быстрее, чем классические разведывательные самолеты или тяжёлые БПЛА. Для них сохранилась ниша стратегической и оперативной разведки, а на тактическом уровне должны действовать маленькие простые дроны. Советской военной доктриной того времени ставились глобальные стратегические задачи, в которых «бои местного значения» не упоминались.

    В Советском Союзе такие разработки были, но они были инициативного порядка, без заказа военных. Центром таких разработок стал Московский авиационный институт – МАИ. В 1976 году в МАИ был спроектирован сверхлёгкий самолет «Эльф». В 1979 году он стал радиоуправляемым. Машина имела скорость 195 км/ч и дальность полета 120 км. Это был бы идеальный БПЛА-разведчик. Но в серию он не пошел, было построено всего два таких самолета. В 1978 году студенты в качестве дипломного проекта создали БПЛА ПС-01 «Комар». Скорость 180 км/ч, дальность полета 100 км, вес – 90 кг. Излишне добавлять, что эта разработка будущего не имела.

    Шмель-1 (фото: Wikimedia Commons/Pavel Adzhigildaev)

    В 1983 году в КБ Яковлева был создан «Шмель-1» – БПЛА весом 130 кг, со скоростью полета 140 км/ч и продолжительностью полета 2 часа. Его появление стало итогом изучения опыта войны 1982 года на Ближнем Востоке. На борту имелись телевизионная и фотокамера. Связь и управление было возможно на расстоянии до 60 км. Построили 50 экземпляров «Шмеля». На его базе создали «Пчела-1К» и «Пчела-1Т» – по сути, модернизированный «Шмель». Вариант «Пчела-1ПП» предназначен для постановки помех. БПЛА «Пчела» летала уже в 1990 году. Но на вооружение была поставлена только в 1997 году. Этот БПЛА участвовал в Чеченской войне, в которой проявил себя с лучшей стороны. «Пчела-1Т» может корректировать огонь РСЗО «Град» и «Ураган». По некоторым данным, в 1994 году эти дроны были закуплены КНДР. «Пчелу» называют «Последним беспилотником Союза».

    Заключение

    Пчела-1Т на пусковой установке (фото: Wikimedia Commons/Piotr Butowski)

    Тяжелые дроны-разведчики были на вооружении Советской армии в 60-е – 80-е годы ХХ века. Это были хорошие для своего времени машины. Они даже ограниченно приняли участие в двух войнах. Лёгкие беспилотники появились только на излете советской эпохи. И эта задержка целиком на совести генералов и военной промышленности, не понимавших перспективность этого вида вооружений.

    Сегодня новые компании разрабатывают дроны всех классов для современной российской армии.

    Заоблачный «Атлас»: в России создают крупнейший грузовой беспилотник | Статьи

    В ОКБ Сухого началась сборка опытного образца беспилотного самолета с возможностью вертикального взлета — «Атлас». Ему не понадобится аэродром: он сможет взлетать и садиться, используя любую ровную площадку, как вертолет. Но при этом будет обладать большой дальностью полета. Для вертикального движения используют электрические моторы, а для горизонтального — бензиновый двигатель. Беспилотный транспортник сможет доставлять грузы в удаленные районы, где нет аэродромов.

    Вперед и вверх

    Конструкторы компании «Сухой» совместно с инженерами Московского физико-технического института (МФТИ) работают над созданием грузового беспилотного самолета с возможностью вертикального взлета. Машина, получившая название «Атлас», сможет взлетать и садиться на любую ровную площадку. При этом максимальная дальность ее полета значительно превысит возможности вертолета и достигнет тысячи километров.

    «Атлас» — полностью автоматическое транспортное средство. Оператору достаточно указать конечный пункт назначения. Всё остальное машина сделает сама. В случае выхода из строя отдельных систем оператор может выбрать место аварийной посадки. Использовать беспилотник предполагается для доставки грузов на удаленные локации, где нет аэродромов. Для эксплуатации и технического обслуживания «Атласа» достаточно усилий одного техника. По расчетам разработчиков самолета, благодаря снижению затрат на оплату труда пилотов и другого персонала можно удешевить себестоимость доставки грузов на 40%.

    Заоблачный «Атлас»

    Фото: МФТИ

    — За счет восьми взлетных винтов самолет поднимается до нужной высоты. В это время у него включается толкающий винт, с помощью которого он разгоняется и переходит в горизонтальный полет, как самолет, — говорит Евгений Рубцов, руководитель проекта «Атлас» ОКБ Сухого.

    Внешне «Атлас» напоминает обычный небольшой самолет. Его длинна более семи, а размах крыла — более одиннадцати метров. К крыльям крепятся две продольные балки, на которые установлены взлетные винты. Еще один винт расположен в хвостовой части фюзеляжа — он обеспечивает горизонтальное движение. Двигатели вертикального взлета питаются от аккумуляторных батарей. Горизонтальный полет обеспечивает двигатель внутреннего сгорания, который работает на обычном автомобильном бензине. Средняя скорость аппарата — более 250 км/ч, грузоподъемность — более 200 кг, а объем грузового отсека — 2 куб. м. Общая масса при взлете вместе с грузом и топливом — более 1,5 тыс. кг.

    Быстрая разрядка

    Научить самолет взлетать с места — трудная техническая задача. Большой винт, как у вертолета, потребовал бы для взлета сравнительно небольшого количества энергии, однако он слишком велик и неудобен, чтобы устанавливать его на самолет. Поэтому конструкторы «Сухого» решили снабдить «Атлас» восьмью маленькими винтами, которые не ухудшают аэродинамику. Но для взлета и посадки за короткое время на них требуется подать до 800 кВт энергии, что сопоставимо с мощностью, например, небольшой подводной лодки. Для этого необходима особая электрическая батарея, которую разрабатывают специалисты из МФТИ.

    — Первоначально ставилась задача при помощи батареи запитать подъемные моторы на восемь минут. Но сейчас мы понимаем, что это очень много и в реальности время можно сократить до пары минут, — сообщил заместитель руководителя Центра транспортных электрохимических решений МФТИ Дмитрий Семененко.

    Заоблачный «Атлас»

    Фото: МФТИ

    Получается, чтобы обеспечить необходимое питание взлетным винтам, аккумулятор должен за считаные минуты или даже секунды отдать до половины своей энергии. Добиться моментальной разрядки и зарядки батарей сейчас пытаются инженеры во всем мире. Обычные литийионные аккумуляторы для этого не подходят, так как их принцип действия основан на относительно медленных окислительно-восстановительных реакциях, протекающих за несколько часов и выделяющих во время использования слишком много тепла.

    Поэтому разработчики из МФТИ предложили соединить литийионные аккумуляторы с суперкондесаторами — более быстродействующими устройствами, основанными на принципе заряда и разряда посредством использования большой площади поверхности электродов. Это происходит гораздо быстрее, чем химические процессы в обычных батареях, и позволяет решить задачу питания подъемных винтов.

    Еще один вызов

    Опытный образец самолета уже собирают в «Сухом». На нем будут отрабатываться вертикальный взлет и посадка. На следующем этапе проектировки разработчики планируют решить еще более сложную техническую проблему перехода летательного аппарата из вертикального режима в горизонтальный.

    Сложность в том, что с набором скорости горизонтального движения вертикальные винты перестают выполнять несущую функцию, но, чтобы передать ее крыльям, скорости еще недостаточно. Если не найти баланс, самолет может просто рухнуть. Конструкторам предстоит сначала численными методами, а затем с помощью аэродинамической трубы оптимизировать конструкцию самолета, которая гарантирует устойчивость в момент переключения от одного принципа движения к другому.

    Заоблачный «Атлас»

    Фото: МФТИ

    Серийных беспилотных самолетов с возможностью вертикального взлета, сопоставимых по дальности и грузоподъемности с «Атласом», в мире пока не существует, пояснил «Известиям» Артем Самойловский, технический директор компании «Люфтера», специализирующейся на разработке беспилотников. По словам эксперта, на данный момент создано только несколько прототипов.

    В России также работают над аналогичными летательными аппаратами, но они имеют намного более скромные возможности. Для сообщения с удаленными районами, где нет аэродромов, создаются летательные аппараты вертолетного типа. Однако они обладают меньшей дальностью по сравнению с самолетами, так как расходуют больше топлива. В отдаленных частях России большая доля стоимости товаров складывается из затрат на логистику, поэтому появление экономичного и недорогого автоматического челнока положительно отразится на экономике регионов, резюмировал эксперт.

    — Благодаря использованию автоматического управления во всех режимах полета, включая взлет и посадку, минимизируется влияние человеческого фактора при эксплуатации данного типа летательных аппаратов, — говорит доцент кафедры САУ, руководитель направления «Электротехника и электротехнологии» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Денис Филатов.

    Предложенный беспилотный самолет сочетает в себе преимущества мультидвигательного летательного аппарата в части вертикального взлета и посадки и самолетного типа в части энергоэффективности горизонтального полета. Это позволит получить относительно простое и надежное беспилотное транспортное средство, уверен эксперт.

    Uav — Bilder und Stockfotos

    37.883Bilder

    • Bilder
    • Fotos
    • Grafiken
    • Vektoren
    • Videos
    AlleEssentials

    Niedrigster Preis

    Signature

    Beste Qualität

    Durchstöbern Sie 37.

    883 uav Stock-Fotografie und Билдер. Odersuchen Sie nach drohne oder хищник, um noch mehr faszinierende Stock-Bilder zu entdecken.

    drohnen schwarze ikone set, hubschrauber-technologie und flugzeuge — UAV Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    Drohnen Schwarze Ikone Set, Hubschrauber-Technologie und …

    Schweben Hintergrundgeräusche, Die Bilder-БПЛА Сток-Фато и Блэйдер

    Schweben Hintergrunderäusche, Die Bilder

    DRONS

    Профессиональное управление полетом над Баустеллой в Инненштадте в Лос-Анджелесе.0003 Eine Nahaufnahme Eines Joystick-Gimbals for Funken — UAV Stock-Fotos und Bilder

    Eine Nahaufnahme Eines Joystick-Gimbals for funken

    luftaufnahme fahrzeug (UAV) mit selbstbedienung (nicht besetzt — Uav Stock-fotos und Bilder

    Selbstbedienung (nicht besetzt

    uav, fernbedienung drohnen vector linear icons set — БПЛА Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    UAV, Fernbedienung Drohnen Vector Linear Icons Set

    UAV, Fernbedienung Drohnen Vector Linear Icons Set. БПЛА, беспилотный Пакет символов контура бортовой системы.0003 Industrielle Unbemannte drohnenerhebung und entdeckung — UAV Stock-fotos und Bilder

    Industrielle unbemannte Drohnenerhebung und Entdeckung

    Vermessung, Überwachung und Entdeckung industrieller unbemannter Drohnen

    drohne von bauriearbeiter. — БПЛА фото и фотографии

    Drohne von Bauarbeiter betrieben.

    radioteleskop — uav stock-fotos und bilder

    Radioteleskop

    Radioteleskop mit Blick in den Himmel

    drohne unbemannte luftfahrzeug-glypizier-symbol mit flachen roten uav, skyline, autonome technologie, sky-kamera, militär-und lieferflugzeugroboter, hubschrauber, ferngesteuerte silhouette -символ. — UAV Stock-grafiken, -клипарт, -мультфильмы и -символ

    Drohne unbemannte Luftfahrzeug-Glypizier-Symbol mit flachen…

    fliegende lieferdrohne, die paketbox vom Distributionslager in die kfz-garage kundendienst-reparaturzentrum hintergrund. современные инновационные технологии и гаджет-концепт. — БПЛА с фотографиями и изображениями

    Fliegende Lieferdrohne, die Paketbox vom Distributionslager in…

    waffe. drohnen-set — UAV Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    waffe. Drohnen-Set

    Sammlung von Drohnen-Vektor-Silhouetten. EPS 10

    силуэт шпионского дрона летает над большим (БПЛА) и летает над немецким летательным аппаратом, находящимся на расстоянии зонда, который пересекает дальний полет БПЛА, фото и фото

    ..

    drohne-icon-vektor-set — UAV Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    Drohne-Icon-Vektor-set

    Drone Icon Vector Set, Иллюстрация unbemannten luftfahrzeug/drohnen-prototyp arbeiten. Люфтфартвиссеншафтлер в белых халатах разговаривает. kommerzielle überwachung von flugzeugen industrislabor — фото и фото БПЛА

    Treffen der Luft-und Raumfahrttechniker, die am unbemannten…

    Octocopter, вертолет, Hintergrundgeräusche — фото и фотографии БПЛА

    Octocopter, вертолет, Hintergrundgeräusche

    Copterflug gegen den blue Himmel. RC Люфтдроне.

    Pilot läuft drohne bei sonnenuntergang licht, frei raum — Uav stock-fotos und bilder0002 Luftaufnahme Fahrzeug (UAV) mit Selbstbedienung (nicht besetzt

    Беспилотный летательный аппарат (БПЛА), auch bekannt als UAS). — фото и фото БПЛА

    Unbemannte militärische Drohnen auf Patrouille Luft Territorium…

    с фотографиями и фотографиями БПЛА

    Mit Drohnen Informationen und Missionen finden

    Multi-Drohnen-Collaboration für verschiedene Aufgaben, Verwendung von Drohnen, um Informationen und Missionen zu Finden, 3D-Rendering

    ein blau leuchtendes militärisches drohnen-drahtgitter (3d-rendering) — Uav stock-fotos und bilitäches

    Ein blau leuchtendes militärisches drohnen-drahtgitter (3d-rendering) Drohnen-Drahtgitter (3D-Renderi

    дрон, летающий на спутниковой антенной матрице — фото и фото БПЛА

    , дрон, летающий на спутниковой антенной матрице

    , неиспользованные флюгерные патрульные полеты на большой высоте. — БПЛА стоковые фото и фото

    Unbemannte Flugzeuge patrouillieren Luft Himmel в большом Höhe.

    kamerasensor-pods unter einem unbemannten luftüberwachungsdrohnenflugzeug. — uav stock-fotos und bilder

    Kamerasensor-Pods unter einem unbemannten Luftüberwachungsdrohnenf

    bewaffnetes unbemanntes luftfahrzeug auf landebahn — uav stock-fotos und bilder

    Bewaffnetes unbemanntes Luftfahrzeug auf Landebahn

    silhouette der spionage-drohne fliegen über das meer (uav) und auf dem Hintergrund schöne aussicht auf die sonne Versteckt Sich Hinter der meeresoberfläche. Sonnenuntergangshimmel ist оранжевый mit wolken und kondensationsspuren — стоковые фотографии и изображения БПЛА

    Силуэт летающих дронов Spionage-Drohne über das Meer (БПЛА) и…

    набор летающих дронов. stellen sie moderne elektronische geräte für die beobachtung oder überwachung aus der luft ein — UAV Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    Sammlung von fliegenden Drohnen. Stellen Sie moderne…

    drohne überwachung stacheldrahtzaun an der staatsgrenze oder sperrgebiet. — фото и фото БПЛА

    Drohne Überwachung Stacheldrahtzaun an der Staatsgrenze oder…

    Drohnenüberwachung Stacheldrahtzaun an der Staatsgrenze oder im Sperrgebiet. Современная техника для Sicherheit. Digitales Kunstwerk mit fiktivem Fahrzeug.

    konzeptionelles evtol-flugzeug (электрический вертикальный старт и посадка) fliegt über ländliche gebiete — БПЛА стоковые фото и сборка

    Konzeptionelles eVTOL-Flugzeug (электрический вертикальный старт… -фотографии и изображения

    Quadrocopter Drohne с 4K Video-камерой в полете

    силуэт беспилотного летательного аппарата в городе с фото и изображением БПЛА

    Силуэт летательного аппарата в городе с зонтиком

    дрон летательный аппарат — БПЛА со стоковыми фотографиями и изображением

    Дрон

    Силуэт в 3D-рендеринге Dämmerung Himmel Hintergrund

    крупный план: UAV-drohnenlieferung Liefert Grßes braunes Postpaket in die stadt — UAV Stock-fotos und Bilder

    CLOSE UP: UAV-Drohnenlieferung Liefert großes braunes Postpaket. ..

    UAV unter digitale Welt — БПЛА Stock-fotos und Bilder

    UAV unter digitale Welt

    unbemannte militärdrohne UAV fliegende aufklärung in der luft hoch am himmel in den grenzgebieten. — Uav stock-fotos und bilder

    Unbemannte Militärdrohne Uav Fliegende Aufklärung in der Luft…

    Unbemannte Militärdrohne Uav fliegende Aufklärung in der Luft hoch am Himmel in den Grenzgebieten

    ersatzteil fürendenfererdrohne imsatzteil fürendenferrohne Lieferung mechanischer versandcomponententeileмонтаж и кунден. современные инновационные технологии и гаджеты — фото и фото БПЛА

    Ersatzteil-Lieferdrohne im Garagenlager im führenden Kfz-Service-C

    военный дрон — фотографии и фотографии БПЛА

    Militär Drohnen

    3D-рендеринг

    дрон в сообшении. — фото и фотография БПЛА

    Drohne в Соябонен-Эрнте.

    schwarm von kampfdrohnen und kommandosystemen — фото и фотографии БПЛА

    Schwarm von Kampfdrohnen und Kommandosystemen

    quadcopter удаленные грузовые перевозки, деловые авиаперевозки. варэнверсандконцепт. drohnen lieferboxen — UAV Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    Квадрокоптер Удаленные грузовые перевозки, Деловые воздушные перевозки….

    Квадрокоптер Удаленные грузовые перевозки, Деловые воздушные перевозки. Warenversandkonzept. Drohnen Lieferboxen, die bei blauem Himmel mit isolierten Wolken auf weißem Hintergrund fliegen. Cartoon Vektor Illustration

    kaukasischer männer-und schwarzweibchen, сделайте свой собственный проект с ноутбуком и зарегистрированным пользователем. er arbeitet in einem modernen high-tech-labor. — UAV Stock-fotos und Bilder

    Kaukasischer Männer-und Schwarzweibchen, die an einem…

    isolierte Flying Phantom Intergrundgeräusche — БПЛА фото и фотографии

    Isolierte Flying Phantom Hintergrundgeräusche

    Waunakee, WI, USA — 20. Juni 2015: Kleine, ferngesteuerte Drohne mit Kamera schwebt am Himmel. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken werden zu einem heißen Thema für diese Geräte, da Drohnen billiger und breiter verfügbar sind.

    армейский аэрокосмический инженер, получивший звание unbemannten luftfahrzeug / drohne. Uniformierter Luftfahrtexperte с ноутбуком. industrielle anlage mit überwachung, kriegsführungstaktik, angriffsmaschine. erhöhter schuss — фото и фотографии БПЛА

    Армейский аэрокосмический инженер Arbeiten unbemannten Luftfahrzeug /…

    unbemannte militärische drohnen-uav, die in der Luft fliegt, aufklärungsflug über dem territorium. — БПЛА с фотографиями и изображениями

    Unbemannte militärische Drohnen-Uav, die in der Luft fliegt,…

    drohne in sojabohnen-ernte. — фото и фотография БПЛА

    Drohne в Соябонен-Эрнте.

    Drohne kein Urheberrecht in einem Sojabohnenfeld,

    unbemannte flugzeuge, дрон с пропеллером, камера и компьютер-контроллер. дронен и контроллер изометрически изолированный векторный набор — БПЛА сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ

    Unbemannte Flugzeuge, Lieferung Drone mit Propellern, Kamera und…

    Unbemannte Luftfahrzeuge, Lieferdrohne mit Propellern, Kamera und Computersteuerung. Grau rot blau grün Militärelektronik Drohnen und Fahrzeugsteuerungen 3D realistische isolierte Vektor isometrische Set

    drohne für die landwirtschaft, drohneneinsatz für verschiedene bereiche wie forschungsanalyse, sicherheit, rettung, gelände-scanning-technologie, überwachung der bodenhydratation, ertragsproblem und senden von daten an intelligente landwirte auf планшет — БПЛА фото и фотографии

    Drohne für die Landwirtschaft, Drohneneinsatz für verschiedene…

    dröhnen und quadcopters-illustration — UAV Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    Dröhnen und Quad Copters-illustration

    Satz von Drohnenkonensymbolen3hr,drohnenkozweersymbolen

    0002 Feuer mit drohne löschen — UAV Stock-Fotos und Bilder

    Feuerwehr-Drohnenkonzept, Feuer mit Drohne löschen

    UAV luftaufnahme des fahrzeugs (nicht besetzt) ​​angriff Hintergrundgeräusche — UAV Stock-fotos und Bilder

    БПЛА Luftaufnahme des Fahrzeugs (nicht besetzt) ​​Angriff. ..

    Drohnenangriff. Беспилотный летательный аппарат (БПЛА), также созданный как Беспилотная авиационная система (БАС) — 3D-модель

    , Варна, Болгария – 23 июня 2015 г.: летающий квадрокоптер фантом — БПЛА стоковые фото и изображения

    Варна, Болгария – 23 июня 2015 г. 2015: Fliegen Hintergrundgeräusche…

    Варна, Болгария — 23 июня 2015: Fliegende Drohne Quadcopter Dji Phantom 2 с цифровой камерой GoPro HERO4

    moderne intelligente landwirtschaftstechnik auf dem bauernhof — uav stock-fotos und bilder

    Moderne intelligente Landwirtschaftstechnik auf dem Bauernhof

    Moderne Smart-Farming-Landwirtschaftstechnologie auf dem Bauernhof oder Feld

    fliegende quadrocopter, remote gesteuerten drohne mit kamera — uav stock-fotos und bilder

    Летающий квадрокоптер, удаленный полет с камерой

    полет в Айнер-штадте — фото и изображения БПЛА

    полет в Айнер-Штадт

    Weiße Autonom Fahrenden PKW-Drohne Fliegen в Химмеле — UAV Stock-Fotos und Bilder

    Weiße Autonom Fahrenden Pkw-Drohne Fliegen in Den Himmel

    schwarm von drohnen, die am Himmel Fliegen — UAV Stock-fotos und Bilder

    Schwarm, von Drohnen die am Himmel fliegen

    Schwarm von Sicherheitsdrohnen mit Überwachungskamera, die am Himmel fliegen. 3D-Rendering-Bild

    eine militärische drohne fliegt zu ihrem zielpointt (3D-рендеринг, изображения, сделанные для НАСА) — стоковые фотографии и изображения БПЛА

    eine militärische Drohne fliegt zu Ihrem Zielpunkt (3D-рендеринг,

    Flug von rettung Hintergrundgeräusche tragen lifebuoy. — Uav stock-fotos und bilder

    Flug von rettung Hintergrundgeräusche tragen lifebuoy.

    /

    FunkderDrotokgesteuerter Ok) den Rettungsring trägt, um ein aktives Ertrinkendes zu retten.

    Air Hintergrundgeräusche verwendet — UAV Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    Air Hintergrundgeräusche verwendet

    Set quadcopter-Luftdrohnen mit verschiedenen Funktionen: Überwachung, Lieferung, Medizin, Militär. Флаш Векториллюстрация.

    фон 100

    Unmanned Aerial Vehicle — Bilder und Stockfotos

    37.883Bilder

    • Bilder
    • Fotos
    • Grafiken
    • Vektoren
    • Videos
    AlleEssentials

    Niedrigster Preis

    Signature

    Beste Qualität

    Durchstöbern Sie 37.

    883 unmanned aerial vehicle Фото и фотографии. Oder starten Sie eine neuesuche, um noch mehr Stock-Photografie und Bilder zu entdecken.

    drohnen schwarze ikone set, hubschrauber-technologie und flugzeuge — беспилотный летательный аппарат stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    Drohnen schwarze Ikone Set, Hubschrauber-Technologie und… фото и фото

    Schweben Hintergrundgeräusche, фото

    drohne fliegt über baustelle — фото и фото беспилотных летательных аппаратов

    Drohne Fliegt über Baustelle

    Große Drohne Fliegt über Baustelle в Der Innenstadt von Los Angeles

    Профессионал Drohnenbediener bei der Inspeaktion von windkraftanlagen — беззланный аэрофотосфео -Gimbals für funken — беспилотный летательный аппарат, фото и фото

    Eine Nahaufnahme eines Joystick-Gimbals für funken

    luftaufnahme fahrzeug (UAV) mit selbstbedienung (nicht besetzt — беспилотный летательный аппарат, фото и фото

    Luftaufnahme Fahrzeug (UAV) mit Selbstbedienung (nicht besetzt

    uav, fernbedienung drohnen vector linear icons set — беспилотный летательный аппарат stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    UAV, Fernbedienung Drohnen Vector Linear Icons Set

    UAV, Fernbedienung Drohnen Vektor Linear Icons Set. UAV, Беспилотная авиационная система.Наброски символов.Высокие технологии, GPS-навигация.Moderne Lieferservice-Technologie isolierte Konturillustrationen

    industrielle unbemannte drohnenerhebung und entdeckung — беспилотный летательный аппарат сток-фото и фото

    Industrielle unbemannte Drohnenerhebung und Entdeckung

    Vermessung, Überwachung und Entdeckung industrieller unbemannter Drohnen

    drohne von bauarbeiter betrieben. — фото и фотографии беспилотных летательных аппаратов

    Drohne von Bauarbeiter betrieben.

    radioteleskop — беспилотный летательный аппарат стоковые фото и изображения

    Radioteleskop

    Radioteleskop mit Blick in den Himmel ferngesteuerte силуэт-символ. — беспилотный летательный аппарат сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ

    Drohne unbemannte Luftfahrzeug-Glypizier-Symbol mit flachen…

    fliegende lieferdrohne, die paketbox vom Distributionslager in die kfz-garage kundendienst-reparaturzentrum hintergrund. современные инновационные технологии и гаджет-концепт. — фото и фото беспилотных летательных аппаратов

    Fliegende Lieferdrohne, die Paketbox vom Distributionslager in…

    waffe. drohnen-set — беспилотный летательный аппарат сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ

    waffe. Drohnen-Set

    Sammlung von Drohnen-Vektor-Silhouetten. EPS 10

    Silhouette der Spionage-Drohne Fliegen über Meer (UAV) und Auf dem Hintergrund Schöne Aussicht auf die Sonne Versteckt sich Hinter der Oberfläche des berges — беспилотный летательный аппарат Stock-fotos und Bilder

    Silhouette der Spionage-Drohne fliegen über meer (UAV) und auf…

    drohne-icon-vektor-set — беспилотный летательный аппарат сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ

    Drohne-Icon-Vektor-set

    Drone Icon Vector Set, Illustration

    treffen der luft-und raumfahrttechniker, die am unbemannten luftfahrzeug/drohnen-prototyp arbeiten. Люфтфартвиссеншафтлер в белых халатах разговаривает. kommerzielle überwachung von flugzeugen in industrislabor — беспилотные летательные аппараты, фото и фотографии

    Treffen der Luft-und Raumfahrttechniker, die am unbemannten…

    Octocopter, вертолет, Hintergrundgeräusche — беспилотный летательный аппарат фото и фотографии

    Octocopter, вертолет, Hintergrundgeräusche

    Copterflug gegen den blue Himmel. RC Люфтдроне.

    Pilot läuft drohne bei sonnenuntergang licht, frei raum — беспилотный летательный аппарат, фото и фотографии

    Pilot läuft Drohne bei Sonnenuntergang Licht, frei Raum0002 Luftaufnahme Fahrzeug (UAV) mit Selbstbedienung (nicht besetzt

    Беспилотный летательный аппарат (БПЛА), auch bekannt als UAS). — фото и фото беспилотных летательных аппаратов

    Unbemannte militärische Drohnen auf Patrouille Luft Territorium…

    mit drohnen Informationen und Missionen Finden — фото и фото беспилотных летательных аппаратов

    Mit Drohnen Informationen und Missionen finden

    Multi-Drohnen-Collaboration für verschiedene Aufgaben, Verwendung von Drohnen, um Informationen und Missionen zu finden, 3D-Rendering

    ein blau leuchtendes militärisches drohnen-drahtgitter (3D-рендеринг) — беспилотный летательный аппарат -fotos und bilder

    Ein blau leuchtendes militärisches Drohnen-Drahtgitter (3D-Renderi

    drohne fliegt am Satellitenantennen-Array — беспилотный летательный аппарат Stock-fotos und bilder

    Drohne fliegt am Satellitenantennen-Array

    unbemannte flugzeuge patrouillieren luft himmel in großer höhe. — фото и фотографии беспилотных летательных аппаратов

    Unbemannte Flugzeuge patrouillieren Luft Himmel в большом Höhe.

    kamerasensor-pods unter einem unbemannten luftüberwachungsdrohnenflugzeug. — фото и фото беспилотных летательных аппаратов

    Kamerasensor-Pods unter einem unbemannten Luftüberwachungsdrohnenf

    bewaffnetes unbemanntes luftfahrzeug auf landebahn — фото и фото беспилотных летательных аппаратов

    Bewaffnetes unbemanntes Luftfahrzeug auf Landebahn

    силуэт шпионского дрона летит над более мелким (беспилотным летательным аппаратом) и пролетает над немецким истребителем, находящимся на дальнем плане. Sonnenuntergangshimmel ist оранжевый mit wolken und kondensationsspuren — беспилотный летательный аппарат фото и фотографии

    Силуэт летательного аппарата Spionage-Drohne über das Meer (UAV) и…

    набор летающих дронов. stellen sie moderne elektronische geräte für die beobachtung oder überwachung aus der luft ein — беспилотный летательный аппарат, графика, клипарт, мультфильмы и символы

    Sammlung von fliegenden Drohnen. Stellen Sie moderne…

    drohne überwachung stacheldrahtzaun an der staatsgrenze oder sperrgebiet. — фото и фотографии беспилотных летательных аппаратов

    Drohne Überwachung Stacheldrahtzaun an der Staatsgrenze oder…

    Drohnenüberwachung Stacheldrahtzaun an der Staatsgrenze oder im Sperrgebiet. Современная техника для Sicherheit. Digitales Kunstwerk mit fiktivem Fahrzeug.

    konzeptionelles evtol-flugzeug (электрический вертикальный запуск и посадка) fliegt über ländliche gebiete — беспилотные летательные аппараты, фото и фото

    Konzeptionelles eVTOL-Flugzeug (elektrischer vertikaler Start…

    Quadrocopter Drohne mit 4K Video-kamera in die Luft fliegen — беспилотный летательный аппарат стоковые фото и фотографии über die stadt bei sonnenuntergang — беспилотный летательный аппарат стоковые фото и изображения

    Silhouette der Drohne fliegen über die Stadt bei Sonnenuntergang

    drohne himmel — беспилотные летательные аппараты стоковые фото и изображения

    Drohne Himmel

    3D-рендеринг Silhouette fliegende Drohne in der Dämmerung Himmel Hintergrund

    close up: UAV-drohnenlieferung liefert großes braunes postpaket in die stadt — беспилотный летательный аппарат стоковые фотографии и изображения . ..

    UAV unter digitale Welt — фото и фотографии беспилотных летательных аппаратов

    UAV unter digitale Welt

    unbemannte militärdrohne Uav fliegende aufklärung in der luft hoch am himmel in den grenzgebieten. — стоковые фотографии и изображения беспилотных летательных аппаратов

    Unbemannte Militärdrohne uav fliegende Aufklärung in der Luft…

    Unbemannte Militärdrohne uav fliegende Aufklärung in der Luft hoch am Himmel in den Grenzgebieten

    ersatzteil-lieferdrohne im garagenlager im führenden kfz-service-center für die lieferung mechanischer versandkomponententeilemontage an kunden. современные инновационные технологии и гаджеты — фото и фото беспилотных летательных аппаратов

    Ersatzteil-Lieferdrohne im Garagenlager im führenden Kfz-Service-C

    militär drohnen — фото и фото беспилотных летательных аппаратов

    Militär Drohnen

    3D-рендеринг

    drohne in sojabohnen-ernte. — фото и фотографии беспилотного летательного аппарата

    Drohne в Sojabohnen-Ernte.

    schwarm von kampfdrohnen und kommandosystemen — фото и фотографии беспилотных летательных аппаратов

    Schwarm von Kampfdrohnen und Kommandosystemen

    quadcopter удаленные грузовые перевозки, деловые авиаперевозки. варэнверсандконцепт. drohnen lieferboxen — беспилотный летательный аппарат сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ

    Квадрокоптер Удаленные грузовые перевозки, Деловые воздушные перевозки….

    Квадрокоптер Удаленные грузовые перевозки, Деловые воздушные перевозки. Warenversandkonzept. Drohnen Lieferboxen, die bei blauem Himmel mit isolierten Wolken auf weißem Hintergrund fliegen. Cartoon Vektor Illustration

    kaukasischer männer-und schwarzweibchen, сделайте свой собственный проект с ноутбуком и зарегистрированным пользователем. er arbeitet in einem modernen high-tech-labor. — стоковые фотографии и изображения беспилотных летательных аппаратов

    Kaukasischer Männer-und Schwarzweibchen, die an einem. ..

    isolierte Flying Phantom Hintergrundgeräusche — беспилотный летательный аппарат фото и фотографии Kamera schwebt am Himmel. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken werden zu einem heißen Thema für diese Geräte, da Drohnen billiger und breiter verfügbar sind.

    армейский аэрокосмический инженер, получивший звание unbemannten luftfahrzeug / drohne. Uniformierter Luftfahrtexperte с ноутбуком. industrielle anlage mit überwachung, kriegsführungstaktik, angriffsmaschine. erhöhter schuss — беспилотный летательный аппарат стоковые фотографии и изображения

    Армейский аэрокосмический инженер Arbeiten unbemannten Luftfahrzeug /…

    unbemannte militärische drohnen-uav, die in der Luft fliegt, aufklärungsflug über dem territorium. — фото и фотографии беспилотных летательных аппаратов

    Unbemannte militärische Drohnen-Uav, die in der Luft fliegt,…

    drohne in sojabohnen-ernte. — фото и фотографии беспилотного летательного аппарата

    Drohne в Sojabohnen-Ernte.

    Drohne kein Urheberrecht in einem Sojabohnenfeld,

    unbemannte flugzeuge, дрон с пропеллером, камера и компьютер-контроллер. дронен и контроллер isometrische isoliert вектор-набор — беспилотный летательный аппарат сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ

    Unbemannte Flugzeuge, Lieferung Drone mit Propellern, Kamera und…

    Unbemannte Luftfahrzeuge, Lieferdrohne mit Propellern, Kamera und Computersteuerung. Grau rot blau grün Militärelektronik Drohnen und Fahrzeugsteuerungen 3D realistische isolierte Vektor isometrische Set

    drohne für die landwirtschaft, drohneneinsatz für verschiedene bereiche wie forschungsanalyse, sicherheit, rettung, gelände-scanning-technologie, überwachung der bodenhydratation, ertragsproblem und senden von daten an intelligente landwirte auf планшет — беспилотный летательный аппарат стоковые фотографии и изображения

    Drohne für die Landwirtschaft, Drohneneinsatz für verschiedene…

    dröhnen und quadcopters-illustration — беспилотные летательные аппараты stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole drohnenkonzept, feuer mit drohne löschen — беспилотный летательный аппарат, фото и фото

    0002 БПЛА Luftaufnahme des Fahrzeugs (nicht besetzt) ​​Angriff. ..

    Drohnenangriff. Беспилотный летательный аппарат (БПЛА), также известный как Беспилотная авиационная система (БАС) — 3D-модель

    , Варна, Болгария – 23 июня 2015 г.: летающий квадрокоптер фантом — беспилотный летательный аппарат, стоковые фотографии и изображения

    Варна, Болгария – 23 , Июнь 2015 г.: Fliegen Hintergrundgeräusche…

    Варна, Болгария — 23 июня 2015 г.: Fliegende Drohne Quadcopter Dji Phantom 2 с цифровой камерой GoPro HERO4

    Moderne Intellente Landwirtschaftstechnik auf dem Bauernhof-беспилотный аэрофотографический автомобиль. -фотографии и фотографии

    Летающий квадрокоптер, удаленный полет с камерой

    полет в Айнер-штадте — беспилотный летательный аппарат стоковые фотографии и фотографии

    Drohnen fliegen in einer Stadt

    weiße autonom fahrenden pkw-drohne fliegen in den Himmel — беспилотный летательный аппарат стоковые фото и фотографии фото и фотографии

    Schwarm von Drohnen, die am Himmel fliegen

    Schwarm von Sicherheitsdrohnen mit Überwachungskamera, die am Himmel fliegen. 3D-Rendering-Bild

    eine militärische drohne fliegt zu ihrem zielpunkt (3D-рендеринг, 3D-рендеринг, штампы, созданные для НАСА) — беспилотный летательный аппарат, стоковые фотографии и изображения

    eine militärische Drohne fliegt zu Ihrem Zielpunkt (3D-рендеринг,

    flug von rettung Hintergrundgeräusche tragen lifebuoy. — фото и изображения беспилотных летательных аппаратов

    Flug von rettung Hintergrundgeräusche tragen lifebuoy. , der Rettungsring trägt, um ein aktives Ertrinkendes zu retten.

    Air Hintergrundgeräusche verwendet — беспилотный летательный аппарат Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbole

    Air Hintergrundgeräusche verwendet

    Set quadcopter-Luftdrohnen mit verschiedenen Funktionen: Überwachung, Lieferung, Medizin, Militär. Флаш Векториллюстрация.

    фон 100

    Категория:Беспилотные летательные аппараты — Wikimedia Commons

  • «Ковровые бомбардировки» — Predator.jpg 1645 × 1161; 784 КБ

  • «РДП1 Алмазный рудник Мир, 2016», 2019-2020, холст, масло, 72х96. jpg 3222 × 2400; 8,1 МБ

  • «Wing GCS» Переносная наземная станция управления БПЛА (дронами) от Worthington Sharpe.jpg 4,496 × 3000; 5,66 МБ

  • «Самолет Ze! Самолет Ze, Самолет с дистанционным управлением, Кито, рис. a1a, Беспилотные летательные аппараты.jpg 4896 × 3672; 3,96 МБ

  • «Фантомы» 130719-M-NS272-609.jpg 4896 × 3264; 13,89 МБ

  • (Agras T20) پهپاد کشاورزی.jpg 1404 × 936; 379 КБ

  • 03 диха утес 2020 02 12.jpg 7680 × 5089; 14,38 МБ

  • 03102017-DSC09457.jpg 4549× 2075; 3,19 МБ

  • 03102017-DSC09459.jpg 4592 × 2576; 6,6 МБ

  • 1 MindPX.jpg 1200 × 900; 136 КБ

  • 1-Pcs-BLHeli-12A-Brushless-High-Speed-ESC-OneShot125-2-4S-For-FPV-Quadcopter-Mini-Quadcopter(1).jpg 800 × 800; 155 КБ

  • Запуск 1000 дронов в честь Дня знаний в Пушкине, Санкт-Петербург.jpg 1620 × 2160; 902 КБ

  • 100Балуарте-де-Сан-Диего Интрамурос 47. jpg 4608 × 3456; 5,67 МБ

  • 100Балуарте-де-Сан-Диего Интрамурос 48.jpg 4608 × 3456; 5,65 МБ

  • 100Балуарте-де-Сан-Диего Интрамурос 49.jpg 4608 × 3456; 5,33 МБ

  • 101123-F-4684K-688 (5218339605).jpg 3696 × 2440; 923 КБ

  • 1200×600-UAS.jpg 1080 × 540; 26 КБ

  • 150806-N-SQ656-736 (220074).jpg 3000 × 1992; 4,16 МБ

  • 171002-M-CK339-049 (37317544700).jpg 5184 × 3456; 458 КБ

  • 180320-M-FK694-714 (41315264361).jpg 5 248 × 3 696; 2,72 МБ

  • 180509-N-NT795-852 (411654

  • ).jpg 4692 × 3132; 7,09 МБ

  • 1920×1080 Вектор BG02.jpg 1920 × 1080; 403 КБ

  • 198 Wingcopter.jpg 2560 × 1280; 127 КБ

  • 2 MindPX.jpg 1200 × 900; 158 КБ

  • 20 вещей, которые нужно знать перед покупкой дрона.webp 454 × 680; 29 КБ

  • Заместитель Целевой группы по планированию беспилотных летательных аппаратов канцелярии министра обороны Дайк Уэзерингтон информирует журналистов об отчете о дорожной карте БПЛА во время пресс-конференции в Пентагоне 18 марта 2003 г. jpg 2000 × 3008; 1,27 МБ

  • 201201 Тринити.jpg 6240 × 4160; 1,44 МБ

  • Прототип дрона Nixie, 2014 г., пилотируемый Кристофом Кохстоллом.png 1,920 × 1080; 3,7 МБ

  • 2015-12 DHL SPD Bundesparteitag by Olaf Kosinsky-5.jpg 6016 × 2877; 12,55 МБ

  • 22.12.2016 Dresden Titans gegen Гамбургские башни от Sandro Halank–18.jpg 5760 × 3840; 4,75 МБ

  • 20170917-APHIS-KB-0001 (37297309241).jpg 5085 × 3648; 11,04 МБ

  • Конкурс навыков Онтарио 201828.jpg 2816 × 2112; 2,19 МБ

  • 201908 23-13.40.41.672-ЦДТ.jpg 1080 × 720; 79 КБ

  • 2019 08 23-13.44.22.790-CDT.jpg 1080 × 720; 113 КБ

  • 16.04.2021 DrohneFlächenflugzeug.jpg 5456 × 3632; 7,72 МБ

  • 2668Национальный день протеста Plaza Miranda, Quiapo, Manila 47.jpg 4608 × 3456; 5,63 МБ

  • 2CES Мастерская по ремонту водяных и топливных систем 150917-F-VO743-023. jpg 5936 × 3968; 11,02 МБ

  • 3 MindPX.jpg 1200 × 900; 137 КБ

  • 38-й Стамбульский марафон Vodafone (2).jpg 3456 × 5184; 4,85 МБ

  • 3DR Вид на небо (15593083649).jpg 2047 × 1365; 303 КБ

  • 4 MindPX.jpg 1200 × 900; 49 КБ

  • 41KALcYoGaL. SY355 (1).jpg 355 × 355; 15 КБ

  • 5 MindPX.jpg 1200 × 900; 59 КБ

  • 50 лет Дорнье STOL, Фридрихсхафен (1X7A4073).jpg 6720 × 4480; 7,2 МБ

  • 50 лет Дорнье STOL, Фридрихсхафен (1X7A4077).jpg 6720 × 4480; 9,4 МБ

  • 50 лет Дорнье STOL, Фридрихсхафен (1X7A4081).jpg 6720 × 4480; 7,32 МБ

  • 50 лет Дорнье STOL, Фридрихсхафен (1X7A4166).jpg 5025 × 3350; 4,93 МБ

  • 50 лет Дорнье STOL, Фридрихсхафен (1X7A4169).jpg 2000 × 2998; 3,49 МБ

  • 50 лет Дорнье вертикального взлета и посадки, Фридрихсхафен (1X7A4168). jpg 6720 × 4480; 90,01 МБ

  • 6 MindPX.jpg 1200 × 900; 90 КБ

  • Красивая фотография Фраумюнстера в городе Цюрих, Швейцария.jpg 3840 × 2160; 4,9 МБ

  • Видео с дрона, снятое в стране Ангола.webm 2 мин 46 с, 1280 × 720; 89,74 МБ

  • Женщина-исследователь управляет дроном в поле в Намибии.jpg 1280 × 960; 210 КБ

  • Дистанционно-пилотируемая машина-мишень запускается с базы во время учений с боевой стрельбой на пляже Онслоу, Кэмп-Лежен, Северная Каролина, 19 марта., 2014 140319-M-QZ288-154.jpg 3840 × 5760; 8,84 МБ

  • AC-G15-2013+AutoCopter.jpg 720 × 485; 51 КБ

  • Действия на борту авианосца «Рональд Рейган» DVIDS166539.jpg 4288 × 2848; 1,43 МБ

  • Воздушные археологические работы в высокогорье.jpg 7360 × 4912; 19,11 МБ

  • Воздушные операции с дронами (БПЛА) для Modern Conflict Archaeology.jpg 3840 × 2880; 10,19 МБ

  • Аэрофотоснимок Александры, Новая Зеландия. jpg 4000 × 2078; 2,26 МБ

  • Система слежения за воздушными целями.jpg 3024 × 4032; 2,23 МБ

  • Вид с воздуха на методистскую церковь Стоунсфилд, Оксфордшир.jpg 3992 × 2992; 1,89 МБ

  • Вид с воздуха на побережье Bandas.jpg 3546 × 1932; 6,19 МБ

  • Воздушный белый голубь Мичиган.jpg 3992 × 2242; 1,4 МБ

  • Вид с воздуха на Каракорамское шоссе.jpg 4866 × 3244; 1,47 МБ

  • AERO Фридрихсхафен 2018, Фридрихсхафен (1X7A4651).jpg 6720 × 4480; 19,51 МБ

  • Авиамоделирование.jpg 3264 × 1836; 2,98 МБ

  • Aeron-by-GAM-logo.jpg 490 × 211; 55 КБ

  • AFI 05 2017 Дрон Донекле 001.jpg 5616 × 3744; 9,29 МБ

  • AFI 05 2017 Дрон Donecle 002.jpg 5616 × 3744; 9.46 МБ

  • AFI 05 2017 Дрон Донекле 003.jpg 5616 × 3744; 8,38 МБ

  • Африканские дети боятся дрона!. webm 19 с, 352 × 640; 686 КБ

  • Afro-Naze32-6DOF-Плата полетного контроллера-для-QAV250-ZMR250-Quadcopter(1).jpg 344 × 339; 82 КБ

  • Афротех Красная Линия.png 1280 × 806; 635 КБ

  • Аграс MG-1 3.jpg 640 × 417; 72 КБ

  • Сельскохозяйственный БПЛА.jpg 1040 × 720; 479 КБ

  • Конечный сценарий AI 4 Этническая чистка tamingtheaibeast.png 3568 × 2442; 866 КБ

  • Конечный сценарий AI 6 Lonely Dictator tamingtheaibeast.png 3263 × 2437; 831 КБ

  • Айбот Х6 на выставке Интерполитех-2016 01.jpg 2250 × 1500; 2,11 МБ

  • Айрават в Air.png 2683 × 1757; 2,21 МБ

  • Вертолет Airbus Survey Aliaca на выставке ILA Berlin 2022.jpg 3,872 × 2,592; 3 МБ

  • БПЛА Airbus, ILA 2018, Шенефельд (1X7A6069).jpg 6720 × 4480; 8,37 МБ

  • Воздушное пространство.jpg 1266 × 735; 182 КБ

  • БПЛА Альбатрос на выставке Интерполитех-2016 01. jpg 2250 × 1500; 1,42 МБ

  • БПЛА Альбатрос Прикладная аэронавтика.jpg 3696 × 2448; 2,41 МБ

  • Аллади Клиффс Ко Клэр.jpg 2630 × 1449; 4,01 МБ

  • Алюдрамк 01.jpg 200 × 100; 17 КБ

  • Амели Майкл 2015 (129336799).jpeg 2048 × 1365; 229 КБ

  • Ранний прототип WingtraOne.jpg 2560 × 2300; 308 КБ

  • Anac определяет регистрацию для использования дронов.webm 3 мин 19 с, 1920 × 1080; 55,91 МБ

  • Angar de Unmanned Solutions en Marugán Segovia.jpg 3888 × 2592; 3,23 МБ

  • Ангелрей 3mx1.jpg 319× 239; 18 КБ

  • AR Drone 2 0 пропеллер 3D модель для печати.stl 5120 × 2880; 2,03 МБ

  • Ошибка программного обеспечения дрона AR.JPG 960 × 720; 182 КБ

  • Район-I Альтиус-600.jpg 1081 × 756; 383 КБ

  • Артур Чу урожая.jpg 2006 × 2135; 1,02 МБ

  • Артур Чу против дрона, март 2015. jpg 3203 × 2135; 1,66 МБ

  • Боевой дрон Аралес Даваро.jpg 1024 × 769; 233 КБ

  • Здание суда округа Одрен.jpg 4000 × 3000; 5,34 МБ

  • Воздушная панорама озера Аура-Вейл.jpg 16 984 × 5 064; 37,76 МБ

  • Основы автономного управления.jpg 816 × 447; 35 КБ

  • Автономный-уровень-управления-trend.png 466 × 428; 77 КБ

  • Осенний дрон (обрезанный).jpg 3259 × 2179; 1,02 МБ

  • Осенний дрон.jpg 4068 × 2716; 1,59МБ

  • Логотип AV Черный.png 964 × 390; 16 КБ

  • День «Назад в будущее» — Национальный проектный офис по беспилотным авиационным системам Геологической службы США руководит внедрением технологии беспилотных летательных аппаратов в ожидании преобразования подхода Министерства внутренних дел (DOI) к сбору данных дистанционного зондирования.jpg 2048 × 1536; 1,92 МБ

  • Балотра Вид с дрона. jpg 5472 × 3078; 7,06 МБ

  • Bank-of-America-Rocket экспортирован 30430.jpg 1840 × 1010; 505 КБ

  • Карта Байрактара.png 1920 × 975; 228 КБ

  • Байрактар ​​ТБ2 Кулланыджылары.png 1500 × 740; 44 КБ

  • Базе.jpg 880 × 660; 170 КБ

  • Центр дронов BCN с воздуха.jpg 4000 × 3000; 3,65 МБ

  • Центр дронов BCN.jpg 4000 × 1916; 6,33 МБ

  • Центр дронов BCN001.jpg 2048 × 981; 401 КБ

  • Бибоп 2 на пресс-конференции в Сан-Франциско.jpg 703 × 449; 47 КБ

  • Дрон Bebop пролетел над пляжем Монако.JPG 3264 × 2448; 2,2 МБ

  • Дрон Бибоп над пляжем Дубая.jpg 3264 × 2448; 1,14 МБ

  • История развития BHUAP.jpg 794 × 1123; 199 КБ

  • ЧЕРНЫЙ Манта Эйр Slidx.png 1772 × 1348; 1,32 МБ

  • Лезвия (Unsplash).jpg 6000 × 4000; 597 КБ

  • БликауфВайсбрунн. jpg 4000 × 2250; 4 МБ

  • Бонди сверху.jpg 3838 × 2156; 7,01 МБ

  • Изображение дрона Брэда Хэнкса 2016.jpg 2048 × 1536; 738 КБ

  • БПЛА Watchkeeper британской армии в RAF Akrotiri.jpg 4232 × 2171; 5,86 МБ

  • Броден летит на гексатоптере (8358087911).jpg 2400 × 1601; 1023 КБ

  • Оборудование связи BTT.jpg 4032 × 3024; 3,39 МБ

  • БТТ KD2R.jpg 3147 × 2106; 1,78 МБ

  • Будапешт, AMTS, Nemzetközi Auto, Motor és Tuning Show 2016, 28.jpg 2592 × 1944; 1,23 МБ

  • Дрон-жук.jpg 1703 × 1697; 434 КБ

  • Bunyipdroneimage.jpg 4000 × 3000; 4,53 МБ

  • Ожог кожи головы, вызванный беспилотным летательным аппаратом, преследовавшим 45-летнюю женщину.jpg 2736 × 3648; 3,43 МБ

  • БЮУ В-БАТ (41118309092).jpg 4941 × 3786; 4,32 МБ

  • Калифорнийский дрон перед взлетом. JPG 2592 × 1944; 963 КБ

  • Калифорнийское фото беспилотника, летящего над Тихим океаном.JPG 2592 × 1944; 558 КБ

  • Калифорнийское фото оператора дрона с дроном возле Тихого океана.JPG 2592 × 1944; 839 КБ

  • Калифорнийское фото нижней части дрона с камерой.JPG 2,592 × 1944; 733 КБ

  • Кулачковая опора 1.jpg 800 × 600; 152 КБ

  • Кулачковая опора 2.jpg 800 × 600; 167 КБ

  • Кулачковая опора 3.jpg 800 × 600; 189 КБ

  • Кулачковая опора 4.jpg 800 × 600; 161 КБ

  • Кулачковая опора 5.jpg 800 × 600; 157 КБ

  • Дрон с камерой над трамплинами в Фалуне (LZ) 1.JPG 6016 × 4016; 6,95 МБ

  • Дрон с камерой над трамплинами в Фалуне (LZ) 2.JPG 6016 × 4016; 5,95 МБ

  • Беспилотник и двигатель Camp Wellfleet.jpg 2790 × 1661; 1,66 МБ

  • Лагерь Wellfleet Drone. jpg 2770 × 1975; 1,64 МБ

  • Capture d’écran 12.11.2020 à 10.40.39.jpg 2521 × 1340; 2,51 МБ

  • Capture d’écran 02.07.2021 à 12.40.54.png 844 × 642; 753 КБ

  • Capture d’Ecran 07.07.2021, 15.10.48.png 1356 × 664; 211 КБ

  • Capture d’écran 08.07.2021 в 20.11.05.png 2156 × 994; 2,35 МБ

  • Capture d’Ecran 08.07.2021 à 11.35.22.png 1660 × 1070; 1,53 МБ

  • Cartageneros y policías comprometidos con la Hospitalidad y la seguridad de las 190 delegaciones участников en la 82 Asamblea Interpol. (10394452885).jpg 2912 × 4368; 3,76 МБ

  • Cartageneros y policías comprometidos con la Hospitalidad y la seguridad de las 190 delegaciones участников en la 82 Asamblea Interpol. (10394466725).jpg 4368 × 2912; 3,1 МБ

  • Cascate dell’Acquafraggia.jpg 4000 × 6000; 2,95 МБ

  • Городской Каско де Нуэво Кускатлан. jpg 5472 × 3078; 4,56 МБ

  • Катедраль-де-Сан-Себастьян-ду-Рио-де-Жанейро a Noite vista lateral.jpg 4000 × 2250; 7,67 МБ

  • Эскиз воина КОШКИ.jpg 640 × 428; 37 КБ

  • Водопой Кайман-Брак.jpg 5271 × 2439; 10,37 МБ

  • Празднуйте победу над ними (33751581593).jpg 5184 × 3888; 5,2 МБ

  • Празднуйте победу над ними (34400298402).jpg 3888 × 5184; 5,23 МБ

  • Празднуйте победу над ними (34400300372).jpg 3888 × 5184; 4,05 МБ

  • Празднуйте их победу (34431694161).jpg 5184 × 3888; 4,32 МБ

  • Честер, Калифорния.jpg 5464 × 3070; 4,87 МБ

  • Китайский квартал-парк экспортировано 15415.jpg 1920 × 1080; 370 КБ

  • Деревня Чунгтия.png 1920 × 771; 2,16 МБ

  • Чунгтиа.png 1920 × 774; 993 КБ

  • Береговая охрана продолжает операции по ликвидации последствий урагана на Багамах 1

    • -G-G0107-2001. jpg 1280 × 719; 183 КБ

  • Столкновение масс и движение моря неподвижно.png 1440 × 900; 1,27 МБ

  • Беспилотник для консервации wwf.jpg 4000 × 3000; 2,44 МБ

  • Коптер Экспресс.jpg 660 × 440; 132 КБ

  • Кукурузные поля в скалистой долине.jpg 3733 × 2100; 1,8 МБ

  • Курс дронов FPV .jpg 3968 × 2240; 1,48 МБ

  • Безумная муха, вид сверху.jpg 3120 × 4160; 1,58 МБ

  • Кристо Редентор в Noite.jpg 3992 × 2992; 6,36 МБ

  • CSIRO ScienceImage 10946 Беспилотный автономный БПЛА Camclone T21, оснащенный системой наведения CSIRO.jpg 3024 × 1998; 2,13 МБ

  • De phantom 3 professional bijzonder gemaakt.jpg 4837 × 3308; 7,88 МБ

  • Delair.Винное поле DT18.jpg 2200 × 1467; 3,25 МБ

  • Передний пропеллер Delta wing.svg 1491 × 1612; 3 КБ

  • Средний пропеллер треугольного крыла. svg 1491 × 1470; 3 КБ

  • Задний пропеллер Delta wing.svg 1491 × 1605; 3 КБ

  • Дельта крыла.svg 1460 × 1521; 1 КБ

  • DeltaQuad БПЛА наблюдения вертикального взлета и посадки.jpg 1003 × 564; 26 КБ

    • Hilversum.jpg 2048 × 1536; 2,39МБ

  • Denel Dynamics Поморник.jpg 2661 × 1769; 1,99 МБ

  • Разработка четырехроторного беспилотного летательного аппарата с поперечным вентилятором (IA developmentofcro1094545946).pdf 1275 × 1650, 108 страниц; 12,95 МБ

  • Дакка Сити Банани 1.jpg 2560 × 1440; 1,07 МБ

  • Дакка Сити Гульшан 1.jpg 2560 × 1440; 1,05 МБ

  • Дакка Сити Гульшан 10.jpg 2560 × 1440; 923 КБ

  • Дакка Сити Гульшан 11.jpg 2560 × 1440; 854 КБ

  • Дакка Сити Гульшан 12.jpg 2560 × 1440; 1,14 МБ

  • Дакка Сити Гульшан 2.jpg 2560 × 1440; 1,09 МБ

  • Выброс слезоточивого газа из дрона. jpg 2610 × 3850; 1,07 МБ

  • БПЛА своими руками (2343960314).jpg 3852 × 2817; 3,13 МБ

  • DJI 0085-3.jpg 3,948 × 2992; 10,91 МБ

  • DJI 0123 (1).ogv 35 с, 1920 × 1080; 196,59 МБ

  • DJI 0260-2.jpg 5472 × 3078; 12,85 МБ

  • DJI 1693.jpg 2880 × 2160; 2,06 МБ

  • DJI MavicPro и Ryze Tello.jpg 6000 × 4000; 1,76 МБ

  • Донкастер Хилл. Снято в январе 2022 года.jpg 4000 × 2250; 3,47 МБ

  • Панорама восхода солнца в Донкастере, январь 2022 года.jpg 7,930 × 3152; 8,44 МБ

  • Панорама заката в Донкастере.jpg 7884 × 3170; 6,79 МБ

  • Дорнье Аэродайн E1.jpg 2048 × 1372; 1,71 МБ

    • Категория:Беспилотные автомобили — Wikimedia Commons

    Английский: СМИ о беспилотных транспортных средствах. Обратите внимание, что «беспилотный» , а не автоматически означает «дистанционно управляемый», поскольку транспортные средства также могут быть неуправляемыми (например, неуправляемые ракеты).

    Подкатегории

    Эта категория имеет следующие 13 подкатегорий из 13.

    A

    • Беспилотные летательные аппараты‎ (85 C, 3 P, 1015 F)

    • AUVSI Convention 2006 (18 F)

    E

    • Экспериментальные беспилотные транспортные средства (4 F)

    FLTLE FLANDBEN

  • 09.9001 FAHRERLLE FLAFENMSSE 9000. FRAFREBRESSSE.

    М

    • Беспилотные военные транспортные средства‎ (8 C, 1 F)

    • Ракетное наведение‎ (4 C, 47 F)

    S

    • Беспилотный космический аппарат‎ (8 C)

    • Роботы доставки Starship Technologies‎ (35 F)

    U

    • ULTra (скоростной транспорт)‎ (2 C, 3 F)

    • Беспилотные подводные аппараты‎ (8 C, 20 F)

    СМИ в рубрике «Беспилотные аппараты»

    В эту категорию входят следующие 52 файла из 52.

    • 160930-N-PO203-674 (31654701095).jpg 4000 × 3000; 2,19 МБ

    • 1993 Робот-помощник Scale.jpg 1000 × 1000; 494 КБ

    • 1993 Робот-помощник.jpg 850 × 1200; 427 КБ

    • 1993 Помощник robots.jpg 1200 × 818; 426 КБ

    • Акселерометр 1.png 666 × 258; 35 КБ

    • Акселерометр 2.png 666 × 258; 36 КБ

    • Акселерометр 3.png 666 × 258; 40 КБ

    • Акселерометр 4.png 669 × 258; 41 КБ

    • Акселерометр 5.png 709 × 311; 72 КБ

    • Аркас Хасп Локи-01.jpg 379 × 381; 78 КБ

    • Логотип ArduPilot.svg 1607 × 263; 5 КБ

    • ATMegaEtMoteurs.png 409 × 248; 15 КБ

    • Бразильские зондирующие ракеты shape.jpg 1145 × 587; 80 КБ

    • Бразильское семейство ракет VS shape.jpg 475 × 547; 27 КБ

    • CSIRO ScienceImage 1503 Робот-невидимка. jpg 4256 × 2832; 850 КБ

    • Drohne im Anflug, Wolliger Hütte, 1569 м в Мальнице, регион Hohe Tauern.jpg 4254 × 2570; 2,59 МБ

    • Foguetes de sondagem Brasil-01.jpg 720 × 720; 235 КБ

    • FTB FTI shape.jpg 384 × 489; 14 КБ

    • Гибридный ракетный двигатель shape.jpg 400 × 292; 15 КБ

    • Knapp AGV, ILA 2018, Шенефельд (1X7A5264).jpg 4480 × 6720; 10,39 МБ

    • Maker Faire 2008 Сан-Матео 182.JPG 3008 × 2000; 2,43 МБ

    • Maker Faire 2008 Сан-Матео 183.JPG 3008 × 2000; 2,45 МБ

    • Maker Faire 2008 Сан-Матео 184.JPG 3008 × 2000; 2,55 МБ

    • МобильныйРоботОдометрия.png 457 × 541; 45 КБ

    • Моторс.png 356 × 466; 27 КБ

    • МУНТРА-Б.jpg 2448 × 3264; 362 КБ

    • МУНТРА-Н.jpg 3264 × 2448; 3,52 МБ

    • МУНТРА-С.jpg 3264 × 2448; 3,55 МБ

    • Нева-ЭСП-Wohler-b-Mark-V-2018. jpg 3840 × 2160; 2,24 МБ

    • Panton McLeod — Робот-уборщик в действии.png 1377 × 774; 1,35 МБ

    • Primeiro Lançamento do CLBI-01.jpg 831 × 589; 62 КБ

    • Pro11.jpg 448 × 336; 92 КБ

    • Pro22.jpg 448 × 336; 33 КБ

    • Prototipo de prueba робот diferencial.jpg 1600 × 1200; 193 КБ

    • Гарнитура Raptor-Warfighting Experiment 2020 MOD 45166944.jpg 4995 × 3330; 1,48 МБ

    • Мусорная ловушка на реке Темзе, Лондон, декабрь 2008 г..jpg 4079× 2382; 3,13 МБ

    • Roboteam IRIS.jpg 1800 × 1200; 798 КБ

    • Roboteam PROBOT.jpg 5760 × 3840; 12,01 МБ

    • Roboteam Robots.jpg 5702 × 3801; 3,51 МБ

    • Roboty z klocków Lego, Laboratorium robotyczne, Centrum Nauki Kopernik в Варшаве.jpg 4256 × 2832; 13,84 МБ

    • НКИ ФЭС 3839.jpg 1638 × 2964; 1,48 МБ

    • Три датчика расстояния для предотвращения препятствий и передачи камеры. jpg 600 × 605; 206 КБ

    • Фото из файла ВМС США 050805-N-0000X-006.jpg 1500 × 2287; 1,22 МБ

    • Беспилотный танк.png 3063 × 1943; 2 МБ

    • Беспилотный тягач «Уралец-224» на выставке «Армия 2020» (паспорт характеристик).jpg 4608 × 2592; 7,09 МБ

    • Беспилотные автомобили – растущая проблема автономии..tiff 822 × 513; 601 КБ

    • Беспилотные автомобили – растущая проблема автономности1..tiff 889 × 544; 368 КБ

    • Автомобиль морской пехоты США MUTT во время учения по скалолазанию.jpg 4928 × 2770; 1,33 МБ

    • Автомобиль USMC MUTT во время учений по преодолению брода.jpg 4928 × 2770; 1,46 МБ

    • Ракета ВС-40М форма-01.jpg 578 × 430; 26 КБ

    • WP Ahoi 2019, Международный морской музей, Гамбург (1080627).jpg 3589× 2692; 4,42 МБ

    • Логотип Зала-Аэро-Групп.png 1654 × 213; 85 КБ

    Аэрофотоснимки с БПЛА | Geo-matching.

    com
    История технологии БПЛА

    Вплоть до 2000 года для картографирования территории площадью более 50 га предпочтительной технологией была фотограмметрия. Перекрывающаяся вертикальная аэрофотосъемка производилась с помощью специально приспособленного легкого самолета с тяжелыми, дорогими, калиброванными метрическими камерами. Это позволило фотограмметристам создавать виртуальные 3D-модели. Геодезисты определяли на земле координаты и высоты точек, видимых на моделях, чтобы их можно было вращать и масштабировать в соответствии с национальной системой отсчета координат.

    Появление точных GPS (а в последнее время с несколькими созвездиями GNSS) и инерциальных датчиков движения означало, что требуется меньше наземного контроля, а цифровая фотография позволила автоматически создавать модели с помощью программного обеспечения для сопоставления пикселей, но технология осталась принципиально неизменной.

     


    Затем, на рубеже тысячелетий, появился LiDAR в качестве практической альтернативы для создания цифровых наземных моделей. Эта технология зависела от GPS и инерционных датчиков в самолете для определения точного положения и ориентации самолета. Лазерный сканер сканировал землю, чтобы создать облако трехмерных точек.

    Помимо 3D-координат, от точки LiDAR мало информации, которую можно получить, но можно записать наблюдения для первой, промежуточной и последней точек, в которые попадет LiDAR на пути вниз от самолета. Первый возврат может быть из кроны дерева, второй может быть из ствола дерева, а третий может быть из земли. Используя это и сложные алгоритмы фильтрации, можно создать цифровую модель рельефа «голой земли». В идеальных условиях точность по высоте может снизиться до нескольких сантиметров при гораздо меньших затратах, чем при фотограмметрии.

    БПЛА с неподвижным крылом

    В последние годы для аэрофотосъемки были разработаны беспилотные летательные аппараты (БПЛА) с неподвижным крылом. Их можно легко перевозить в багажнике автомобиля, запускать и приземлять с небольших участков открытого луга. При использовании для картирования технологическим прорывом является не самолет, а программное обеспечение, используемое для построения фотограмметрических моделей.
    Инновационные компании создали программное обеспечение, которое может обрабатывать набор перекрывающихся изображений потребительского качества и создавать 3D-модели дешево и в значительной степени автоматически. В результате больше нет необходимости фотографировать с помощью тяжелой откалиброванной камеры, поскольку БПЛА могут нести небольшие массовые камеры с высоким разрешением, такие как вы можете найти в мобильном телефоне. Они легкие, и их можно перевозить на легких самолетах — большинство из них весит меньше килограмма.
    Программа обработки рассматривает калибровку камеры как неизвестную, которая решается одновременно с построением 3D-модели. Но для этого требуется фотография с перекрытием от 80 до 90%. Процесс зависит от избыточных данных изображения, поэтому, учитывая небольшое количество времени, необходимое для покрытия области, имеет смысл пролететь над ней дважды, со вторым набором линий полета, перпендикулярным первому.

    БПЛА

    несут элементарные GPS-позиционеры и инерциальные датчики MEMS. Эти наблюдения также используются в качестве средства, позволяющего программе примерно знать, где находится каждое изображение, до начала обработки, а также вносят свой вклад в географическую привязку продукта.

    Мультикоптеры


    Мультикоптерные БПЛА идеально подходят для инспекционной работы, поскольку ими можно управлять так, чтобы они зависали над объектами для фотографирования. Как правило, они тяжелее самолетов с неподвижным крылом и могут нести большую полезную нагрузку. Используя камеры или видео высокого разрешения, они регулярно используются для инспекционных работ на нефтяных вышках, опорах линий электропередач и других местах, которые могут быть недоступны или опасны. Вертолеты обычно не используются для картографирования, потому что у них меньшая дальность полета, но у них есть то преимущество, что они могут нести более тяжелую полезную нагрузку. Они могут нести более сложные камеры, а в недавних разработках вертолеты-БПЛА несут другие датчики, такие как лазерные сканеры и гиперспектральные устройства формирования изображений. Время полета (дальность полета) мультикоптерных БПЛА в настоящее время составляет около пятнадцати минут. Для целей картирования это означает охват около десяти гектаров в каждом полете. Ассортимент, несомненно, будет увеличиваться по мере развития технологии.
    Поскольку мультикоптеры могут использоваться для инспекционных работ, а также для картографирования, они имеют доступ к гораздо большему рынку, чем БПЛА с неподвижным крылом, и кажется неизбежным, что они будут доминировать в течение нескольких лет.

    БПЛА — новый рынок

    Фотограмметрия аэрофотосъемки UA не заменяет традиционную фотограмметрию больших площадей, но делает дистанционное зондирование подходящих небольших участков практичной и экономичной альтернативой (или дополнением) наземной съемке.
    Геопривязка, основанная на наблюдениях навигационного датчика на БПЛА, будет иметь точность только до двух метров в плане и еще хуже по высоте. Клиенты должны быть осторожны, потому что можно создавать фотограмметрические модели, используя данные GPS навигационного класса. Неопытному глазу модели будут казаться точными. Для более высокой точности, вплоть до 30 мм в высоту, у геодезиста есть два варианта.
    Во-первых, он может наблюдать за наземными контрольными точками. Это точки с координатами в 3D, обычно обозначающие плоскую поверхность, например, линии парковочных площадок на асфальте, но на практике трудно найти точки на плоской поверхности, которые четко обозначены в плане, поэтому большинство съемок будет контролироваться с помощью предварительных меток. Они должны быть такого размера и цвета (который должен быть матовым), чтобы их можно было легко определить на фотографии. Блестящие объекты, вызывающие блики, часто мешают процессу сопоставления пикселей и приводят к размытию изображения.
    В качестве альтернативы, некоторые БПЛА теперь могут записывать положения экспозиции камеры с высокой точностью, используя кинематические методы GPS в реальном времени. При использовании последнего метода наземные опорные точки не требуются, но геодезист должен избежать риска системных ошибок, доказав свою методологию с помощью наземных опорных точек. Аэрофотосъемку UA можно использовать для создания цифровой модели поверхности. Это не модель голой земли, потому что можно моделировать только объекты на изображении. В отличие от LiDAR, уровень земли будет записан только в том случае, если его можно будет увидеть на снимке. Если поставщик предлагает голую модель земли, стоит изучить качество алгоритмов фильтрации, которые он предлагает использовать.

    По этой причине UA-фотография была очень популярна для съемки поверхностей без растительности, таких как карьеры. Этот метод также полезен для обследования других опасных объектов, таких как свалки, где возникают проблемы с безопасностью геодезистов, работающих на объекте или получающих доступ к нему.
    Ортографическое изображение создается путем наложения изображений на модель поверхности, чтобы получить единое фотореалистичное изображение с географической привязкой. Ортоизображения могут быть полезны для записи особенностей поверхности в целях записи, а регулярные полеты могут быть полезным и экономичным средством регистрации прогресса на строительных площадках.

    Ветер На БПЛА

    ветер влияет двумя способами. Во-первых, если ветер слишком сильный, двигатель самолета может не оторваться от земли при полете против ветра. Во-вторых, турбулентность может вызвать размытие изображений, а также привести к большему или меньшему перекрытию, чем планировалось. Этот эффект будет менее значительным на более крупных самолетах. Стоит помнить, что полет зависит от погоды и что подрядчики, расположенные недалеко от площадки, смогут лучше использовать окно с хорошей погодой.
    Ветер также влияет на взлет и посадку. БПЛА с неподвижным крылом приземляются на брюхо, в результате чего фюзеляж имеет ограниченный срок службы, прежде чем потребуется замена. Естественно, чем жестче посадка, тем больше износ корпуса самолета. Это может привести к значительным затратам. Это не проблема с мультикоптерами.

    БПЛА на сайте Geo-matching.com

    На Geo-matching.com вы можете сравнить 95 БПЛА для картографирования и 3D-моделирования от 51 поставщика, а также просмотреть брошюры, тематические исследования и видеоролики о продуктах. Нажмите здесь, чтобы перейти в категорию БПЛА.

     

     

    Оценка полевого фенотипирования температуры растительного покрова с использованием нескольких изображений с помощью беспилотных летательных аппаратов с высокой пропускной способностью

    Введение

    В свете текущих сценариев изменения климата температура растительного покрова (CT) считается важной характеристикой для отбора адаптированных генотипов. CT был тесно связан с водным статусом и устьичной проводимостью пшеницы (Berliner et al., 1984; Blum et al., 1989; Amani et al., 1996). Низкие значения CT были связаны с повышением урожая на 30% и повышенным поглощением воды более глубокими корнями (Lopes and Reynolds, 2010) при измерении во время наполнения зерна. Даже в регионах с обильными осадками, таких как центральное плато Швейцарии, механизмы предотвращения жары и засухи, связанные с измененной архитектурой корневой системы, могут играть важную роль в экстремальные годы (Oberholzer et al. , 2017), частота и интенсивность которых, по прогнозам, будут увеличиваться в экстремальные годы. ближайшее будущее. Регулярная оценка CT в процессе селекции имеет большие перспективы для непрямого отбора сортов с оптимизированным поведением укоренения. Повышенная транспирация является основным фактором, обеспечивающим высокий потенциал урожайности культур С3 в условиях, характеризующихся стрессом от низкого до умеренного (Roche, 2015). Тем не менее, по-прежнему сложно получить надежные количественные измерения КТ для более крупных селекционных экспериментов с небольшими делянками, поскольку измерения КТ на каждом участке обычно имеют низкую повторяемость (Pask et al., 2012; Rebetzke et al., 2013; Sukumaran et al., 2015; Deery et al., 2016) и занимают очень много времени.

    Принцип определения эвапотранспирации растений на основе теплового дистанционного зондирования КТ использовался во множестве исследований (Jones et al., 2009; Maes and Steppe, 2012; Liebisch et al., 2015; Khanal et al. , 2017). ). Он успешно применялся для оценки урожайности зерна (Elsayed et al., 2015; Becker and Schmidhalter, 2017; Elsayed et al., 2017), воды для растений и стресса растений от засухи (Calderón et al., 2013; Zarco-Tejada et al. al., 2013; Gómez-Candón et al., 2016), состояние воды в растениях (Pou et al., 2014; Shafian and Maas, 2015; Bellvert et al., 2016) и состояние воды в почве (Hassan-Esfahani et al. ., 2015). Термография на основе беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) также проводилась во множестве исследований (Zarco-Tejada et al., 2013; Gómez-Candón et al., 2016; Hoffmann et al., 2016; Ortega-Farías et al. ., 2016; Maes et al., 2017; Ribeiro-Gomes et al., 2017; Santesteban et al., 2017; Malbéteau et al., 2018; Sankaran et al., 2018; Sagan et al., 2019.). Однако только в нескольких исследованиях (Liebisch et al., 2015; Deery et al., 2016; Rutkoski et al., 2016; Sagan et al., 2019) он использовался в контексте разведения, где он был бы крайне необходим в в контексте высокопроизводительного полевого фенотипирования (HTFP). Целью HTFP является быстрая и надежная оценка фенотипических признаков в полевых условиях. Отсутствие подходящих инструментов для HTFP было определено как одно из основных узких мест для селекции растений, замедляющее будущие успехи в селекции (Araus and Cairns, 2014; Walter et al., 2015). Кроме того, надежный метод, который позволяет повторно проверять большое количество участков за короткий период времени, был бы необходим, в частности, для термического HTFP, поскольку термографическая реакция растений зависит от условий окружающей среды, таких как температура, освещенность и влажность, которые могут изменяться во время измерений.

    Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) представляют собой низковысотный инструмент дистанционного зондирования с высоким разрешением, который обещает стать эффективной системой-носителем для датчиков, используемых для мониторинга растительности (Андерсон и Гастон, 2013; Коломина и Молина, 2014; Санчес-Азофейфа и др.). al., 2017; Aasen et al., 2018), включая HTFP (Zaman-Allah et al. , 2015; Deery et al., 2016; Hund et al., 2019). Эти несущие системы обеспечивают эффективный сбор данных с высоким пространственным и временным разрешением при относительно низких затратах (Берни и др., 2009 г.).б; Беллверт и др., 2016 г.; Юсфи и др., 2016 г.; Шакур и др., 2017). Таким образом, они также все чаще применяются в полевых приложениях для фенотипирования (например, Gómez-Candón et al., 2016; Shakoor et al., 2017; Joalland et al., 2018; Sagan et al., 2019), и мы предполагаем, что они также полезно для HTFP CT.

    Можно использовать два основных подхода для получения данных дистанционного зондирования растений с помощью тепловизионных изображений, полученных бортовыми системами-носителями на малой высоте. Первый подход заключается в том, чтобы сделать одно изображение, чтобы охватить интересующую область (Zarco-Tejada et al., 2012; Calderón et al., 2013; Sankaran et al., 2018). Второй подход заключается в объединении нескольких изображений в ортомозаику (Берни и др., 2009 г. ).а; Гонсалес-Дуго и др., 2013 г.; Хоффманн и др., 2016 г.; Сантестебан и др., 2017). Последнее увеличивает площадь, которая потенциально может быть охвачена одной сценой, и, таким образом, позволяет захватывать большие области и/или увеличивать пространственное разрешение (расстояние выборки на земле, GSD) данных за счет более низкого полета (Aasen et al., 2018). Но когда ортомозаика создается из нескольких перекрывающихся изображений, каждая интересующая область на земле (например, участок) захватывается несколькими изображениями с разной геометрией просмотра, и существует несколько вариантов извлечения подписи этой области (Aasen and Bolten, 2018). ). Было показано, что различные подходы к обработке и извлечению данных влияют на кажущуюся отражательную способность данных дистанционного зондирования в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне, например, (Aasen, 2016; Aasen and Bolten, 2018). Это является результатом взаимодействия поверхностной анизотропии (что означает, что сигнал зависит от направленности) и геометрии измерения [выраженной двунаправленной функцией распределения отражательной способности; BRDF (Никодемус и др. , 1977; Schaepman-Strub et al., 2006)], что также влияет на кажущуюся температуру (Jones et al., 2009; Cao et al., 2019). Хотя в исследованиях сообщалось о проблемах, когда несколько тепловизионных изображений должны быть объединены в мозаику (Hoffmann et al., 2016; Ribeiro-Gomes et al., 2017), не было исследовано, как различные подходы к обработке данных, мозаике и захвату влияют на видимую КТ. .

    Кроме того, данные могут дополнительно включать пространственные тренды из-за изменчивости полей и временные тренды из-за изменений во время летной кампании. Корректировка данных для этих влияний имеет важное значение, если основной интерес представляет генотипическая характеристика (Gilmour et al., 19).97; Пьефо и Уильямс, 2010 г.; Араус и Кэрнс, 2014 г.). Существует несколько подходов для выполнения этой коррекции, наиболее распространенными из которых являются автокорреляционные модели первого порядка (Gilmour et al., 1997; Piepho and Williams, 2010) и P-сплайны (Velazco et al., 2017; Rodríguez-Alvarez et al. , 2018). ), оба реализованы в рамках смешанной модели.

    Это исследование сочетает в себе вышеупомянутые аспекты и направлено на разработку интегрированной концепции того, как можно оценивать КТ с помощью дистанционного зондирования БПЛА с высоким разрешением в контексте размножения. В частности, исследование направлено на:

    и. Создание рабочего процесса для дистанционного зондирования БПЛА с высоким разрешением HTFP

    ii. Изучение и обсуждение различных режимов обработки данных для создания термальных ортофотопланов

    iii. Оценить метод в условиях умеренного климата в течение всего сезона

    iv. Изучить оптимальное время для термографических измерений

    v. Сравнить метод БПЛА с другими установленными подходами для HTFP CT

    Материалы и методы

    Экспериментальный участок и выращивание пшеницы

    Полевой эксперимент был проведен на платформе для полевого фенотипирования ETH Платформа для полевого фенотипирования (FIP) (Kirchgessner et al. , 2017), поле площадью один гектар («поле FIP»), расположенное на исследовательской станции ETH в Цюрихе [47°27]. ′01″N и 8°40′57″E, Всемирная геодезическая система (WGS) 84]. Тип почвы представляет собой богатую скелетом переменную камбисоль (от застойной до слегка кислой) с содержанием глины 21%, ила 21% и органического вещества 3,5%. На «поле FIP» используется севооборот, содержащий основные сельскохозяйственные культуры Швейцарии в шести участках (рис. 1). Опыт был высеян в двух повторностях (представлены партиями один и три на «поле FIP», рис. 1) и состоял из 354 генотипов озимой пшеницы, в основном из панели GABI-пшеница (Kollers et al., 2013) с дополнительными швейцарскими сорта. В качестве контрольных использовали три из 354 генотипов (CH Claro, Suretta и CH Nara). Генотипы распространялись на опыт с помощью R-пакета «DiGGer» (Coombes, 2009).) в расширенном 2D-дизайне следующим образом: сорта чеков были распределены в каждой репликации (рис. 1) в девяти полных блоках (семь рядов по шесть диапазонов), следя за тем, чтобы по крайней мере один чек был размещен в каждом ряду и каждом диапазоне дизайн (всего 27 контрольных участков на повторность). По этой схеме 351 тестовый генотип был увеличен до неполных блоков в ряду (один ряд на неполный блок) и в направлении диапазона (6 диапазонов на неполный блок). 351 тестовый генотип и 27 контрольных площадей дали в общей сложности 378 делянок для каждой повторности или 756 площадок для всего эксперимента. Каждая повторность опыта состояла из 21 ряда и 18 рядов. В вегетационный период 2018 г. озимая пшеница была посеяна в обеих повторностях 17.10.2017 г. с густотой высева 400 семян на м 9 .1829 2 . Размер повторов озимой пшеницы был примерно 40 м х 36 м. Отдельные участки имели длину 1,7 м и ширину 1 м с междурядьями 12,5 см, что соответствует девяти рядам на делянке. Урожай озимой пшеницы был 13.07.2018. Данные о погоде были получены местной метеостанцией (рис. 1). Лето 2018 г. было очень засушливым, без дождя в период с 14 июня 2018 г. по 02 июля 2017 г. В течение всего сезона стадии роста BBCH (Lancashire et al., 1991) были оценены в полевых условиях. Старение кроны оценивали визуально с интервалом в 2–3 дня путем оценки общей зелени участка при осмотре под углом примерно 45°. Целочисленное среднее значение на делянку оценивали по шкале от 0 (полностью зеленый полог) до 10 (полностью стареющий полог). Начало старения определяли, когда участок достигал оценки выше нуля. Первые генотипы начали стареть 16 июня 2018 г. Основываясь на этих измерениях, мы определили набор из 178 генотипов, у которых не было признаков визуального старения до 23 июня 2018 г., генотипы «оставаться зелеными» (см. разделы 9).1831 Наследуемость температуры растительного покрова в течение дня и даты и Корреляция температуры растительного покрова в течение дня и даты ). После этой даты набор «зеленых» генотипов стал очень маленьким.

    Рисунок 1 Красно-зелено-синий (RGB) ортофотоснимок поля «FIP» на сельскохозяйственной исследовательской станции в Эшиконе с расположением 16 наземных контрольных точек (GCP) (белые точки), две повторности озимой пшеницы полевые испытания (лот 1 и лот 3) и метеостанция (красный крест).

    Полеты беспилотных летательных аппаратов

    В период с начала июня 2018 г. по середину июля 2018 г. было выполнено 24 полета БПЛА, охватывающих фазу налива и созревания зерна (стадии роста BBCH 73-92). Большинство полетов выполнялись около полудня или в первой половине дня и при стабильной облачности (безоблачность или редкая облачность). 16.06.2018 и 20.06.2018 было выполнено несколько рейсов с утра до вечера. 16 июня 2018 г. облачность колебалась, при этом фотосинтетически активная радиация (ФАР, измеряемая плотностью потока фотосинтетически активных фотонов) колебалась между 750 и 2200 мкмоль м -2 с -1 . 20 июня 2018 г. условия были очень стабильными с типичным суточным ходом температуры и ФАР. Поэтому этот день называют «стабильным днем». Даты полета и соответствующие этапы BBCH можно найти в таблице 1 дополнительных материалов. Географическая привязка тепловых сцен (раздел «Обработка тепловых данных» ) была выполнена с использованием тепловых наземных контрольных точек (GCP). Эти изготовленные на заказ опорные точки состояли из пенополистирольной плиты размерами 0,5 м х 0,5 м х 0,04 м, наклеенной на деревянную панель. Поверх пенополистирольной панели были приклеены два черных алюминиевых треугольника, чтобы получить характерную крестообразную опорную точку (подробности см. в разделе 9).1831 Обработка тепловых данных ). Черные алюминиевые пластины нагревались значительно больше, чем белый пенополистирол, что проявляется в отчетливой картине на GCP. Шестнадцать опорных точек были равномерно распределены по экспериментальному участку (рис. 1), и их положения были измерены с помощью приемника Trimble R10 GNSS (Global Navigation Satellite System) (Trimble Ltd., США) с коррекцией swipos-GIS/GEO RTK (Real Time Kinematic). (Федеральное управление топографии Swisstopo, Ваберн, Швейцария) с общей горизонтальной и вертикальной точностью 0,1 м.

    Платформа беспилотных летательных аппаратов

    Платформой БПЛА был DJI Matrice 600 Pro (SZ DJI Technology Co. Ltd., Китай). Общий вес БПЛА, включая аккумуляторы, составляет 9,5 кг, а максимальная полезная нагрузка составляет 6 кг. В БПЛА используется полетный контроллер DJI A3, который был модернизирован до стандарта A3 Pro с усовершенствованной системой GNSS для данных о местоположении. Управление БПЛА осуществлялось с помощью пульта дистанционного управления DJI Matrice серии 600 и iPad (Apple Inc., США) с приложением DJI Ground Station Pro (SZ DJI Technology Co. Ltd., Китай). Для БПЛА требуется шесть заряженных 9Аккумуляторы 9,9 Втч для работы. С полезной нагрузкой время полета составляет около 15 минут.

    Система тепловизионных камер

    Радиометрически откалиброванная тепловизионная камера FLIR A65 (FLIR Integrated Imaging Solutions Inc., Канада) была установлена ​​в изготовленный на заказ блок датчиков (рис. 2). Тепловизионная камера имеет поле зрения (FOV) 25° x 20° и разрешение 640 x 512 пикселей. Датчик камеры представляет собой неохлаждаемый микроболометрический детектор на основе оксида ванадия (VOx) с шагом детектора 17 мкм, измеряющий в спектральном диапазоне 7,5–13 мкм. Максимальная частота изображения камеры составляет 30 Гц. Он весит примерно 0,2 кг и подключен к Intel ® NUC через стандартный сетевой кабель RJ45. Заданный диапазон температур объектов измерения составляет от −40°C до +550°C. Разность температур эквивалента шума (NETD) камеры составляет 0,05°C при 30°C, а абсолютная точность измерения составляет ±5°C или 5% от показаний (FLIR Systems, 2014). Система камеры управлялась с помощью сценария MATLAB собственной разработки (MATLAB R2017b, The MathWorks Inc. USA), работающего на компактном компьютере Intel ® NUC (двухъядерный процессор i7-5557U, 16 ГБ ОЗУ и 256 ГБ SSD, операционная система Windows 10). система). Вся система была установлена ​​на трехосном стабилизированном подвесе DJI Ronin-MX Gimbal (SZ DJI Technology Co. Ltd., Китай) для обеспечения геометрии обзора в надире (рис. 2).

    Рис. 2 Комплект датчиков (белая коробка) с четырьмя камерами и компьютером Intel NUC, установленный на подвесе под беспилотным летательным аппаратом (БПЛА). На всех камерах до сих пор есть защитные колпачки.

    Протокол измерений

    Планирование миссии проводилось с помощью «Инструмента планирования PhenoFly» (Roth et al., 2018). Детали полета: высота 80 м над уровнем земли с перекрытием изображений >70% поперек направления полета и >90% вдоль направления. Изображения были получены с частотой 2,2 Гц. Средняя продолжительность полета составляла 8 минут, чтобы охватить две повторности (партии один и три, рисунок 1). Поскольку неохлаждаемые тепловизионные камеры имеют тенденцию дрейфовать при изменении их температуры (Mesas-Carrascosa et al., 2018; Kelly et al., 2019), камера была включена более чем за 30 минут до измерений [согласно рекомендациям Berni et al. (2009b) и Келли и соавт. (2019)], чтобы обеспечить температурную стабилизацию системы. После взлета в момент, предшествующий началу последовательности измерений, вручную запускалась коррекция неравномерности (NUC). Дальнейшие NUC во время полета не проводились, так как за время полета температура сенсора почти не менялась (чип: ~0,2°C, корпус: ~0,4°C согласно метаданным сенсора).

    Обработка тепловизионных данных

    Фотограмметрическая обработка

    Обработка тепловизионных данных представлена ​​на рис. 3. После того, как необработанные данные (необработанные цифровые числа, DN) каждого изображения были преобразованы в °C, фотограмметрическая обработка данных тепловизионных изображений выполнено в программе Agisoft PhotoScan Professional 1.4.3 (ООО «Агисофт», Санкт-Петербург, Россия). Agisoft PhotoScan — это программное обеспечение, выполняющее алгоритм «Структура из движения» (SfM), который позволяет захватывать трехмерную структуру объектов путем двумерного преобразования набора их проецируемых изображений (Уллман, 1979). Это позволяет получать трехмерную информацию за счет использования характерных точек, обнаруженных в перекрывающихся изображениях (Harwin and Lucieer, 2012). SfM выполняет сопоставление изображений, вычисляя относительное положение серии изображений путем идентификации характерных точек. Характерные точки используются при уравнивании пакетов, при котором оцениваются параметры просмотра (положение камеры и/или калибровка) для отдельных изображений (Triggs et al., 2000). Уравнивание связки приводит к набору 3D-точек, соответствующих разреженному 3D-облаку точек. «Выравнивание изображения» в Agisoft PhotoScan выполнялось с параметром качества, установленным на «высокий», ограничением ключевых точек 40 000 и ограничением связующих точек 1000. Кроме того, предварительно оцененные параметры камеры были загружены и установлены как фиксированные, чтобы обеспечить последовательное создание ортомозаики. Параметр качества «высокий» снизил качество изображения вдвое (Agisoft LLC, 2016), но значительно сократил время обработки. Облака точек были географически привязаны к системе координат EPSG:2056 (Ch2903+/LV95) с использованием тепловых опорных точек (рис. 3, внизу в центре). Опорные точки были вручную отмечены на трех-четырех изображениях для каждой опорной точки, пока алгоритм не определил их правильное расположение на всех изображениях. Эта привязка также оптимизировала разреженное облако точек, исправив эффекты искажения. Плотность оптимизированного разреженного облака точек была увеличена на этапе «создание плотного облака» в Agisoft PhotoScan, что привело к плотному облаку точек. «Создание плотного облака» выполнялось с использованием «высокого» качества и «агрессивных» настроек фильтрации по глубине. Плотное облако точек с географической привязкой затем использовалось для создания цифровой модели поверхности (DSM), эффективно представляющей захваченную поверхность в трех координатах.

    Рис. 3 Краткая схема рабочего процесса для получения высокоточных тепловых ортофотопланов из одиночных необработанных тепловизионных изображений беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Тепловые наземные контрольные точки (GCP), используемые в этом исследовании, изображены внизу в центре: как видно красным, зеленым, синим (RGB) (слева) и через портативную инфракрасную (ИК) камеру. Извлечение температуры растительного покрова (CT) с помощью полигонов, представляющих графики, показано вверху справа.

    Поколение ортомозаики

    ЦММ с географической привязкой затем использовался для создания тепловой ортомозаики полетов БПЛА путем создания мозаики отдельных изображений («Ортомозаика» в дальнейшем используется в этом исследовании взаимозаменяемо с «тепловой ортомозаикой», если не указано иное). Agisoft PhotoScan предлагает несколько режимов обработки для расчета ортомозаики, из которых в данном исследовании были выбраны следующие два:

    - В режиме наложения «усреднение» усреднялись значения всех пикселей всех изображений, покрывающих точку ортофотоплана. . Следовательно, каждый пиксель в окончательной ортомозаике происходит только от множества изображений.

    - В режиме наложения «отключено» использовалось значение пикселя из изображения с видом, наиболее близким к нормали в этой точке (надир). Следовательно, каждый пиксель в окончательной ортомозаике происходит только от одного изображения.

    Следовательно, угловые свойства данных в двух различных типах ортомозаики различаются. Геометрия просмотра каждого пикселя в режиме наложения «отключена» ортомозаика такая же, как и в исходном изображении и, таким образом, очень узкая (из-за узкого мгновенного поля зрения каждого пикселя) и может быть описана как (почти) направленное измерение. геометрия (Schaepman et al. , 2015; Aasen and Bolten, 2018). В режиме наложения «усреднение» геометрия просмотра состоит из всех геометрий просмотра пикселей, усредненных для одного пикселя в ортомозаике. Таким образом, общая геометрия просмотра каждого пикселя в ортомозаике шире, чем в режиме наложения «отключено», и может быть описана как коническая геометрия измерения (Schaepman et al., 2015; Aasen and Bolten, 2018). Хотя подробное описание и обсуждение этих различий для спектральных данных можно найти в Aasen and Bolten (2018), в этой статье исследуется влияние на кажущуюся CT в ортомозаике. Это будет сделано путем качественного сравнения двух режимов наложения для полета 20 июня 2018 г. в 14:00 и количественного исследования зависимости кажущейся КТ от геометрии обзора в тот же день. Кроме того, мы использовали анализ Бланда-Альтмана (Бланд и Альтман, 1986) для оценки систематических различий между двумя режимами смешивания по отношению к средней температуре на графике. Различия в наследуемости (раздел Пространственная коррекция и расчет наследуемости ) также будут исследованы.

    Извлечение и нормализация температуры купола с помощью Plot Wise

    Для извлечения температуры БПЛА для каждого участка с использованием экспериментального плана был создан многоугольник, описывающий форму и местоположение участка. Программное обеспечение географической информационной системы QGIS 3.2.3 (группа разработчиков QGIS, 2018 г.) использовалось для создания внутреннего буфера в 50 см от фигур, чтобы исключить краевые эффекты (рис. 3, вверху справа: синий многоугольник). На основе сценария Python 3.6 медиана этой области затем использовалась в качестве CT для графика. СТ нормировали по температуре окружающего воздуха (Т A ) для сравнения температур в разные даты измерений (Balota et al., 2007; Maes and Steppe, 2012; Zarco-Tejada et al., 2013; Bellvert et al., 2016) следующим образом:

    ΔT=TC− TA(1)

    T A был измерен на высоте 2 м над уровнем земли с помощью датчика температуры (CS215, Campbell Scientific, Inc. , США), закрытого 10-пластинчатым экраном от солнечного излучения (RAD10, Campbell Scientific, Inc., США), расположенной на местной метеостанции (рис. 1).

    Пространственная коррекция и расчет наследуемости

    Корректировка пространственных трендов как за счет пространственной изменчивости значений признака (CT) в поле, так и, в случае CT, дополнительных изменений во время летной кампании выполнена с помощью R-пакетов SpATS (Rodríguez-Álvarez et др., 2018). Для каждого полета БПЛА модель подгонялась с учетом особенностей экспериментальной площадки: обычно мы наблюдаем четкую закономерность в повторениях (партии 1 и 3, рис. 1) в рабочем направлении (направление ряда), в то время как тенденции более плавные. перпендикулярно этому направлению (направление дальности). Пространственная модель была:

    Y=f(r,c)+Zgcg+Zrcr+ε(2)

    где f ( r , c ) — сглаженная двумерная поверхность, заданная над строкой (r = 1–74) и диапазон (c=1–18) позиций виртуальной сетки, в которых располагались обе репликации (см. ниже). Вектор c g = (c g1 , …, c g354 ) – коэффициент случайности генотипов, связанных с матрицей дизайна Z g , c r = (c r1, …, с r74 ) ~ N(0, σ r 2 I 74 ) — случайный коэффициент строк, связанных с матрицей плана Z r , а ε — вектор случайной ошибки (0, σ 2 I n ). Репликация 1 (партия 1) находилась в диапазоне от 1 до 21 строки и в диапазоне от 1 до 18, а репликация 2 (партия 3) располагалась в диапазоне от 54 до 74 строки и в диапазоне от 1 до 18 в виртуальной сетке. Таким образом, было 32 строки, разделяющие две репликации в виртуальной сетке, представляющей вторую партию (участок между первой и третьей партиями, рис. 1). Количество точек сплайна было установлено равным 2/3 от общего количества строк и диапазонов в виртуальной сетке соответственно. Для расчета наилучшей линейной несмещенной оценки (BLUE) генотипы были установлены как фиксированные эффекты, а матрица плана в уравнении два стала X г соответственно. Пространственно скорректированные значения участка были получены как сумма пересечения модели, генотипических BLUE, характерных для участка, и остаточной ошибки. Наследуемость пространственно скорректированных признаков (вторая модель) была рассчитана в соответствии с (Rodríguez-Álvarez et al., 2018) на основе генетических эффективных измерений, предоставленных SpATS, как:

    Hs2=EDgng−1(3)

    , где ED g — эффективная размерность генотипов, а n g — общее количество оцененных генотипов. Знаменатель (n г –1) отражает верхнюю границу эффективной размерности [см. Rodríguez-Alvarez et al. (2018) для получения дополнительной информации].

    Результаты

    Анализ ортомозаики, полученной в результате различных режимов наложения

    Обработка тепловых данных (раздел Обработка тепловых данных , рис. 3) привела к получению ортофотоплана, как показано на рис. 4. Термические опорные точки (раздел Беспилотные летательные аппараты) Полеты и рис. 3) были хорошо видны на ортофотоплане (рис. 4), что привело к общей высокой пространственной точности. Полученный GSD этих ортомозаиков варьировался от 4,89до 5,11 см из-за небольшого изменения высоты полета. Расчетная GSD тепловизионной камеры, использованной на высоте полета 80 м, составила 5,5 см. Среднеквадратичное отклонение (RMSE) позиций GCP во всех 24 полетах БПЛА варьировалось от 1,25 до 10,05 см при среднем RMSE 4,79 см. Точные показатели точности для каждой даты полета можно найти в таблице 2 дополнительных материалов.

    Рис. 4 Термальная ортомозаика экспериментального участка [поле «поля платформы для фенотипирования (ФИП)»] с использованием режима наложения «среднее» из полета 23 июня 2018 г. в 15:09ч по местному времени. Размер ортофотоплана составляет 3990 x 4490 пикселей, расстояние выборки на поверхности земли 4,89 см/пиксель при высоте полета 87 м (оценка Agisoft PhotoScan). Увеличенная область (вверху слева) показывает тепловую опорную точку (GCP), как видно на ортофотоплане. Обратите внимание на «шахматную» структуру отдельных делянок с пшеницей в двух повторностях (партии один и три).

    Детальное изучение термальной ортомозаики показало, что геометрия просмотра влияет на кажущуюся КТ. На рис. 5 приведены примеры ситуаций для полета 20 июня 2018 г. в 14:00. На рис. 5A, B показаны ортомозаики, созданные с режимами наложения «отключено» и «среднее» соответственно. Горячие участки — это пути между участками. Высокое пространственное разрешение позволяет выявить различия в пределах графиков до нескольких градусов Цельсия. прибл. 20 см (четыре пикселя) на каждом графике, по-видимому, подвержены влиянию краевых эффектов в обеих ортофотопланах. Качественное сравнение ортомозаики показало более выраженную неоднородность в «отключенном» режиме.

    Рисунок 5 Фрагмент ортофотоплана, созданного с режимом наложения «отключено» (A) и «средним» (B) 20 июня 2018 г. в 14:00 по местному времени. Цвет соответствует кажущейся температуре купола (CT). (C) показывает геометрию просмотра информации, используемой для создания «отключенного» режима наложения ортофотоплана (A) . В A и C черные линии сшивки отмечают границу информации, взятой из разных изображений. Белым прямоугольником выделен участок, на котором собрана информация из четырех изображений в режиме наложения «отключена» мозаика (А) . (D) показывает среднюю кажущуюся температуру всех участков этого полета в зависимости от его геометрии обзора. Солнце имело азимутальный угол ок. 199° и зенитный угол ок. 25°. Геометрия просмотра кажущейся температуры была рассчитана по относительному положению камеры, видимой на графике.

    Черные линии на рис. 5A, C обозначают линии сшивки между информацией о различных изображениях, используемых для составления ортофотоплана в режиме наложения «отключено». Белый прямоугольник выделяет график, составленный из информации из четырех разных изображений. В пределах графика кажущаяся температура изменяется вдоль линий стыка. На рисунке 5C показано, что в этот момент информация с различной геометрией просмотра (разница примерно в 4°) была составлена ​​рядом друг с другом. Подробное объяснение и схематический рисунок того, как составляется ортофотоплан, см. в Aasen and Bolten (2018), а подробное описание того, как отслеживать свойства, зависящие от пикселей, см. в Aasen et al. (2015). Как правило, в режиме наложения «отключено» используются только очень небольшие диапазоны геометрии просмотра. В режиме наложения «средний» (рис. 5Б) резких переходов между кажущимися температурами не видно. В этом режиме усреднялась информация более чем 20 изображений и, таким образом, использовался широкий диапазон геометрий просмотра.

    На рис. 5D показана средняя кажущаяся температура всех участков этого боя в зависимости от геометрии его просмотра. Солнце имело азимутальный угол ок. 199° и зенитный угол ок. 25° (получено с https://www.suncalc.org, для Линдау, Цюрих, Швейцария, в 14:01 UTC+2). Геометрия просмотра кажущейся температуры была рассчитана по относительному положению камеры, видимой на графике. Таким образом, геометрия обзора азимута и зенита 0° соответствовала надиру (измерение прямо над графиком), а геометрия обзора 20° зенита и 19°.Азимут 9° будет иметь острый угол, а зенит 20° и азимут 19° будут иметь тупой угол к солнцу. График показывает, что в среднем кажущаяся температура различается более чем на 3,5 °C (36,5–40,1 °C) в пределах различных геометрий обзора на изображении, при этом наибольший градиент в направлении главной плоскости солнца был при измерении. геометрия (солнце-объект-датчик) меняется с тупого угла на острый угол. При внимательном рассмотрении рисунка 5D видно, что вокруг надира, где доля сигнала от почвы выше по сравнению с другими геометриями просмотра, температуры немного повышены по сравнению с общей картиной. Тепловые изображения с высоким разрешением, полученные полевой станцией фенотипирования ETH (Kirchgessner et al., 2017), объясняют это наблюдение, поскольку между рядами культур можно увидеть теплую почву (см. Рисунок 1 в дополнительных материалах для примера).

    Для всех полетов вместе значения CT, полученные двумя оцениваемыми режимами смешивания, были линейно связаны между собой для всех полетов БПЛА (пересечение = 0,14; наклон = 0,96; R 2 = 0,98, рисунок 2 в дополнительных материалах вместе с линейными отношениями). за каждый полет БПЛА). На рисунке 6 показан график Бланда-Альтмана от 20 июня 2018 г., содержащий отношение среднего значения CT на графиках для обоих режимов смешивания (ось x) к разнице в CT между обоими режимами смешивания (ось y, «отключено», вычтенное из « средний»). Это позволяет сравнивать систематические различия между двумя режимами наложения. В целом разница становилась более отрицательной до полудня и увеличивалась ближе к вечеру. Для первого и последнего полета разница между режимами наложения была незначительной. Все остальные полеты БПЛА демонстрировали слегка отрицательную тенденцию между средним CT и разницей CT между режимами смешивания.

    Рис. 6 График Бленда-Альтмана, показывающий среднюю температуру полога (CT, в ΔT) обоих режимов смешивания («средний» и «отключенный») по оси x и разницу CT (в ΔT) между обоими режимами смешивания по оси Y («среднее» минус «отключено») для измерений, проведенных 20 июня 2018 г.

    Наследственность температуры купола в течение дня и дат

    Для первого дня многократных полетов — 16.06.2018 — колебания PAR из-за прохождения облаков и, в меньшей степени, дефицита давления пара (ДВД) (рис. 7 , внизу) приводит к переменной H 2 значений (рис. 7, вверху). Для всех генотипов значения H 2 колебались от 0,46 до 0,58 для режима смешивания «отключено» и от 0,48 до 0,61 для режима смешивания «средний». В целом H 2 увеличилось утром, достигнув максимума в 12:50 16 июня 2018 г., сразу после прохождения облаков. Значения H 2 «зеленых» генотипов были низкими при измерениях в 14:06 и 15:27. Они варьировались от 0,29 до 0,6 для режима наложения «средний» и от 0,3 до 0,59. для режима наложения «отключено».

    Рисунок 7 Суточный ход значений h3 на 16 июня 2018 г. и 20 июня 2018 г. (вверху) для всех генотипов (черный) и для генотипов «оставайся зеленым» (красный). Данные были собраны с использованием режима смешивания, установленного на «средний». Время оси в часах:минутах, местное время. Суточный ход температуры, фотосинтетически активной радиации (ФАР в мкмоль м -2 с -1 ) и дефицита давления пара (ДПД) 16.06.2018 и 20.06.2018 (внизу) . Вертикальные линии соответствуют времени начала полетов беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

    На второй день с несколькими полетами, 20 июня 2018 г., погодные условия были стабильными, а значения H 2 были одинаковыми для большинства полетов (рис. 7, вверху). Значения H 2 измерения 9:24 ч были низкими со значениями ниже 0,3 как для режимов смешивания, так и для наборов генотипов. Другие полеты БПЛА показали более высокие значения H 2 в диапазоне от 0,48 до 0,54 для режима наложения «средний» и от 0,43 до 0,54 для режима наложения «отключено». В этот день самый высокий H 2 было достигнуто в 14:00, после чего снова уменьшилось. Генотипы «оставаться зелеными» продемонстрировали более низкие значения H 2 , чем все генотипы на протяжении 20 июня 2018 г., за исключением измерения «отключенного» режима смешивания в 15:05. Характер значений H 2 для этих генотипов был аналогичен таковому для всех генотипов.

    На рис. 8 показаны значения H 2 измерений, проведенных в разные дни (вверху), и данные о погоде для полетов БПЛА (внизу). В целом Н 2 значения в целом увеличились от цветения в конце мая до пика 04 июля 2018 г. Увеличение значений H 2 совпало с засушливым периодом без осадков между 14 июня 2018 г. и 02 июля 2017 г. Значения H 2 варьировались от 0,30 до 0,67 для режима наложения «отключено» и от 0,36 до 0,74 для режима наложения «средний». КТ, полученный с режимом смешивания «средний», показал более высокие значения H 2 на все даты измерений, кроме 04. 06.2018 и 20.06.2018. Компоненты дисперсии наследуемости, разделенные на генотипическую и остаточную дисперсию, показали, что режим смешивания «средний» снижает обе дисперсии (рис. 8). Однако влияние остаточной дисперсии было больше, чем генотипической дисперсии.

    Рисунок 8 Наследуемость для измерений солнечного полудня, показанных для данных с пространственной поправкой (вверху) для всех генотипов (черный) и для генотипов «оставайся зеленым» (красный). Генотипическая и остаточная дисперсии двух режимов смешивания также нанесены на график (средние панели). Генотипическая и остаточная дисперсия скорректированных данных SpATS была в целом ниже для режима смешивания «средний». Данные о погоде (внизу) представлены в виде среднесуточной температуры воздуха (°C, красная линия) и суммарных данных о суточных осадках (мм, синие столбцы) и фотосинтетически активной радиации (ФАР в мкмоль м 9 ).1829 −2 с −1 , черные прямоугольники) за период измерений. Данные о погоде с местной метеостанции (рис. 1). Вертикальными пунктирными линиями отмечены даты полетов беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

    «зеленые» генотипы (красные точки данных на рис. 8, вверху) также показали аналогичное увеличение значений H 2 после цветения в конце мая до начала старения с выбросом на 2018-06- 16, где ФАР была низкой по сравнению с другими полетами БПЛА (рис. 8, внизу). Н 9Значения 1829 2 , полученные в режиме наложения «средний», как правило, также были выше, чем в режиме наложения «отключено», за исключением 20 июня 2018 г. Режим смешивания «средний» также уменьшал компоненты генотипической и остаточной дисперсии для «зеленых» генотипов. Дополнительные результаты представлены для CT, измеренного с режимом смешивания, установленным на «средний», из-за обычно более высокой наследуемости.

    Корреляция температуры растительного покрова в течение суток и дат

    Коэффициенты корреляции между измерениями, выполненными около солнечного полудня в разные даты, варьировались от 0,41 до 0,95 (рис. 9). Все корреляции, показанные на рисунке 9, были значимыми при p ≤ 0,01. Корреляции между датами последовательных измерений были высокими и варьировались от 0,68 до 0,95 (рис. 9, диагональ). В частности, три измерения между периодом 16.06.2018 и 30.06.2018 показали высокую корреляцию. Для 16 июня 2018 г. корреляции Пирсона между измерениями были в целом высокими и варьировались от 0,83 до 0,93 (рис. 10А). Корреляции между последовательными полетами также были высокими, от 0,88 до 0,9.3. Для измерений в тот же день 20 июня 2018 г. корреляции Пирсона варьировались от 0,49 до 0,95 (рис. 10B). Два измерения, проведенные до солнечного полудня (09:24 и 10:11), показали слабую корреляцию с измерениями, проведенными около солнечного полудня, и измерениями в 15:05 и 15:49. Измерения солнечного полудня (11:05, 12:27 и 14:00) сильно коррелировали.

    Рис. 9 Коэффициенты корреляции между пространственно скорректированными значениями генотипической температуры растительного покрова (CT) в разные даты, измеренными около солнечного полудня. Все корреляции были значимы при p ≤ 0,01.

    Рисунок 10 Коэффициенты корреляции между пространственно скорректированными значениями генотипической температуры растительного покрова (CT) в даты с многократными измерениями: (A) 16-06-2018 и (B) 20-06-2018. Все корреляции были значимы при p ≤ 0,01.

    Обсуждение

    В этом исследовании был представлен сравнительно дешевый метод высокопроизводительного фенотипирования КТ, основанный на термографии БПЛА в сочетании с фотограмметрией и компьютерным зрением, а именно подход SfM. Общая стоимость оборудования составила 18 тысяч евро (6 тысяч евро для Matrice 600 pro, 8 тысяч евро для камеры A65, 3,5 тысячи евро для профессиональной версии Agisoft, 0,5 тысячи евро для управляющего оборудования). Кроме того, необходимо высокоточное решение GNSS для измерения позиций опорных точек и рабочая станция для фотограмметрической обработки. С параметрами полета, использованными в этом исследовании, площадь в один гектар была захвачена за время полета примерно 8 минут. Поскольку беспилотник питался от электричества, не нужно было учитывать никаких существенных последующих затрат, кроме затрат на замену батарей. С увеличением времени полета и высоты этот подход потенциально позволяет захватывать очень большие площади, поскольку он позволяет объединять множество отдельных изображений в ортомозаику. Далее обсуждаются результаты этого метода.

    Генерация ортомозаики на основе тепловых изображений

    Ортомозаика показала высокую детализацию, что позволило оценить неоднородность участка. Визуально видно, что на температуру участка влияют граничные эффекты межучасткового пространства примерно на четыре пикселя (примерно 0,25–0,3 м или два ряда) (рис. 5А, В). Глядя на графики с разных геометрий просмотра, можно увидеть, что CT является анизотропным. Он показывает почти симметричный рисунок, параллельный главной плоскости солнца, с разницей в среднем в несколько ° C по полю зрения (25 °) датчика. Вокруг надира видна горячая точка, где температура немного повышена по сравнению с общей картиной (рис. 5D). Это можно объяснить более высокими температурами почвы по сравнению с температурами растений, которые обнаруживаются при просмотре изображений с очень высоким разрешением с полевой платформы для фенотипирования, снятых в то же время (рис. 1, дополнительные материалы). Однако эффект от этого различается в зависимости от структуры полога на каждом участке. Визуальный осмотр изображений с высоким разрешением показал, что угол наклона головок и листьев также влияет на видимую температуру.

    Систематические различия, возникающие из-за геометрии просмотра, также обнаруживаются в режимах наложения. Режим смешивания «отключен» показал более высокую неоднородность на графике. В этом режиме наложения используется только центральная часть каждого изображения, что соответствует просмотру геометрии, близкой к надиру (рис. 5C). Эта геометрия просмотра потенциально позволяет получить больше информации изнутри полога и фона почвы, чем наклонная геометрия просмотра (подробное обсуждение влияния геометрии просмотра на видимый сигнал — в частности, соотношение видимой почвы и растительного материала — см. Аасен и Болтен, 2018 г.). В режиме наложения «усреднение» учитывается вся информация со всех изображений, покрывающих определенный пиксель ортофотоплана, и, таким образом, информация усредняется по широкому диапазону геометрий просмотра (включая надир и наклон). Следовательно, по сравнению с геометрией просмотра только в надире, захватывается больше информации о растительном материале с более высоких уровней полога (Aasen and Bolten, 2018). Этот эффект также виден на графике Бланда-Альтмана (рис. 6). Отрицательные различия между режимами наложения «средний» и «отключен» соответствуют более высоким кажущимся температурам в геометрии обзора, близкой к надиру (режим наложения «отключен»). Отрицательные наклоны зависимостей указывают на то, что с более высокой абсолютной температурой участка близкие к надиру значения относительно увеличиваются. Это может быть результатом более высоких температур участка в менее плотном пологе (с меньшей биомассой), где геометрия просмотра в надире захватывает больше теплого фона почвы. Ближе к вечеру охлаждение растительного покрова уменьшается, а фон почвы затеняется так, что измерения надира становятся более прохладными (15:05 полета) и позже (15:49).ч полета) различия между двумя методиками измерений становятся незначительными. Аналогично, ранним утром (09:24 ч полета) температура почвы и листьев в значительной степени определяется температурой воздуха, что приводит к незначительной разнице в кажущейся температуре между режимами смешивания. В целом, интерпретация результатов в этой детали очень сложна. Необходимы дополнительные исследования, чтобы распутать взаимодействие структуры полога, освещения и геометрии обзора с КТ, чтобы установить надежную связь между КТ и фактическим физиологическим состоянием (например, устьичной проводимостью) растений.

    Многие исследования, в которых используется 2D-сканер [c.f. (Aasen et al., 2018)] на основе термографии использовали отдельные изображения для извлечения КТ (Bendig et al., 2012; Zarco-Tejada et al., 2012; Calderón et al. , 2013; Deery et al., 2016; Sankaran). et al., 2018; Deery et al., 2019), устраняя необходимость в сложной мозаике изображений. Недостаток подхода с одним изображением заключается в том, что можно захватить только ограниченную область, и для увеличения этой области необходимо увеличить высоту полета, что, следовательно, уменьшит GSD. Учитывая ограниченное разрешение современных тепловизионных камер (большинство из них имеют разрешение до 640 x 480 пикселей) и ограниченную максимальную допустимую высоту полета систем БПЛА в большинстве стран, применимость подхода с одним изображением для недорогого фенотипирования БПЛА ограничена. . Кроме того, в подходе с одним изображением эффекты анизотропии оказывают более сильное влияние на данные, поскольку в одном изображении используется большее разнообразие геометрий просмотра.

    Для достижения высокой точности позиционирования при создании ортомозаики используются опорные точки (Ortega-Farías et al., 2016; Ribeiro-Gomes et al., 2017; Malbéteau et al. , 2018; Sagan et al., 2019) . Плотное распределение GCP по экспериментальному участку помогает получить оптимальные результаты (Mesas-Carrascosa et al., 2015; Roth et al., 2018). Ключевая проблема с обычными опорными точками в тепловизионных изображениях заключается в том, что их трудно обнаружить на тепловых изображениях из-за низкой контрастности таких изображений (Malbéteau et al., 2018). Это было подтверждено в испытательных полетах, проведенных для этого исследования. Чтобы преодолеть это ограничение, некоторые авторы сначала привязывали красно-зелено-синие (RGB) изображения к опорным точкам, а затем привязывали тепловые изображения к данным RGB (Sagan et al., 2019).). С помощью специальных тепловых опорных точек можно выполнять географическую привязку тепловых ортофотопланов без необходимости точного и дорогостоящего бортового решения RTK для БПЛА. В большинстве исследований не сообщалось о точности положения сгенерированных термальных ортофотопланов (Berni et al., 2009b; Berni et al. , 2009a; Zarco-Tejada et al., 2013; Maes et al., 2017; Santesteban et al., 2017; Malbéteau). и др., 2018; Санкаран и др., 2018; Саган и др., 2019). Рибейро-Гомес и соавт. (2017) использовали резиновые листы с алюминиевой пластиной в качестве тепловых опорных точек и сообщили о тепловом ортофотоплане RMSE 7,2 м при высоте полета 80 м. После повышения контрастности своих тепловизионных изображений они уменьшили среднеквадратичную ошибку своего положения до 1,2 м. Мальбето и соавт. (2018) использовали алюминиевые пластины с черными крестами, наклеенными скотчем, но не сообщали о пространственной точности их ортомозаики. Используя обычные GCP, Gómez-Candón et al. (2016) сообщают о ортомозаичных среднеквадратичных отклонениях от 15 до 19.0,4 см для их тепловых полетов на высоте полета 40 м. По сравнению с этими исследованиями, полученная точность позиционирования в нашем исследовании была очень высокой, с позиционным среднеквадратичным отклонением от 1,25 до 10,05 см при общем среднем среднеквадратичном отклонении 4,79 см. И Гомес-Кандон, и соавт. (2016) и Ribeiro-Gomes et al. (2017) использовали тепловизионную камеру с таким же разрешением, как и в этом исследовании.

    Из этих результатов можно сделать некоторые выводы:

    — При использовании информации об отдельных изображениях или «отключенном» режиме наложения схема полета должна быть спланирована таким образом, чтобы графики были захвачены с похожей геометрией просмотра, поскольку уже небольшие различия влияют на кажущаяся температура. В идеале схема полета должна быть по дальности или рядам конструкции и с высокой частотой кадров в секунду.

    — «Средний» режим наложения способен уменьшить влияние геометрии просмотра. Поскольку анизотропия симметрична главной плоскости солнца, рекомендуется схема полета параллельна главной плоскости. В идеале позиция захвата должна быть симметричной во всех направлениях, но она должна быть, по крайней мере, вдоль главной плоскости, чтобы должным образом усреднить эффекты просмотра. Этому также способствовала бы высокая частота измерений.

    — В случае незначительных колебаний условий измерения рекомендуется летать параллельно диапазону или направлению строки, поскольку тогда различия могут быть включены в компонент диапазона или строки модели пространственной коррекции. В будущем модели, которые интегрируют время измерения, могут улучшить коррекцию. При сильно меняющихся условиях окружающей среды проводить измерения не рекомендуется, поскольку сопоставимость измерений может быть нарушена из-за изменений в физиологии растений во время измерений.

    — Независимо от процедуры генерации данных, точная географическая привязка имеет ключевое значение, если данные из нескольких полетов должны обрабатываться автоматически.

    Оптимальное время для характеристики температуры растительного покрова

    Сравнение генотипических значений CT из нескольких измерений 16 июня 2018 г. и 20 июня 2018 г. показало постоянную корреляцию между всеми измерениями 16 июня 2018 г. (рис. 10A). . С другой стороны, корреляции утренних измерений с последующими измерениями уменьшались ближе к полудню 20 июня 2018 г. (рис. 10B). Это свидетельствовало об изменении реакции генотипов на условия внешней среды в течение суток с быстрым повышением температуры в течение суток 20.06.2018 по сравнению с умеренным повышением 16.06.2018 (21°С против . 25°C между измерениями).

    H 2 значения были самыми высокими в первой половине дня в 14:00 по местному времени (рис. 7). Это можно объяснить повышенным потенциалом фотосинтеза из-за сильного облучения и увеличивающимся дефицитом давления пара ближе к полудню (рис. 7), что потенциально может увеличить проводимость и может привести к увеличению дисперсии между генотипами. Эти результаты согласуются с результатами (Deery et al., 2016; Deery et al., 2019) для пшеницы. Таким образом, в целом можно сделать вывод, что полеты в это время лучше всего оценивают генотипические различия в СТ. Тем не менее, самая высокая H 2 на 16 июня 2018 г. была обнаружена около полудня сразу после перехода через облака. Это может свидетельствовать о различиях между генотипами в усилении транспирации после перехода через облака в засушливые периоды. Кроме того, вполне вероятно, что наилучшие сроки зависят от наличия воды в почве. Таким образом, для разрешения таких взаимодействий были бы полезны непрерывные измерения.

    Если рассматривать весь период, H 2 в целом увеличивалась к началу июля (рис. 8). Период между 14 июня 2018 г. и 02 июля 2017 г. соответствовал засушливому периоду без осадков (рис. 8, внизу), и можно предположить, что в этот период также увеличился водный стресс. Тем не менее, старение также началось 16 июня 2018 г. для ранних стареющих генотипов. В попытке отделить влияние фенологии и водного стресса мы выбрали генотипы «оставаться зеленым». Они показали аналогичную тенденцию в H 2 как набор полных генотипов (рис. 8), что позволяет предположить, что не только старение, но и продолжающийся засушливый период увеличивали дисперсию между генотипами. Падение H 2 , наблюдаемое 16 июня 2018 г. для генотипов «оставайся зеленым», могло быть результатом низкого PAR во время этого полета БПЛА (рис. 7, слева и рис. 8, внизу), что, возможно, привело к плохая транспирация, которая снижала наследуемость и, следовательно, способность дифференцировать генотипы. Другие полеты в тот день показали аналогичные H 9.1829 2 как рейсы 20.06.2018. Этот эффект не наблюдался во всем наборе генотипов, содержащем уже генотипы визуального старения. Тем не менее, следует отметить, что генотипы «оставаться зелеными» были идентифицированы только на основе визуальных признаков старения в этом исследовании, процессы до визуального старения все еще могут влиять на результаты. Следовательно, чтобы получить стабильные оценки CT, которые соответствуют физиологии, а не фенологии, авторы предлагают проводить измерения CT в начале дня и до начала старения. Необходимы дальнейшие исследования по этой теме, поскольку i) изменение физиологии во время превизуального старения может уже влиять на CT и ii) засуха и фенология (т. и Рейнольдс (2010).

    Сравнение различных подходов к измерению температуры растительного покрова

    В типичном сценарии полевого фенотипирования необходимо проверить от нескольких сотен до тысячи участков, расположенных на нескольких гектарах. Для КТ существует несколько других подходов к измерению, помимо описанного в этом исследовании. В таблице 1 анализируются преимущества и недостатки этих подходов. Ручные измерения имеют очень привлекательную стоимость настройки, просты в настройке и очень гибки, в то же время, возможно, имея самые высокие доступные GSD. Отбор проб в таком крупном полевом эксперименте вручную в большинстве случаев невозможен из-за высоких эксплуатационных расходов, длительного времени, необходимого для отбора проб на участке, и изменений условий окружающей среды во время отбора проб, что приводит к низкой наследуемости (Deery et al., 2016 г.; Саган и др., 2019 г.).

    Таблица 1 Преимущества (+, ++) и недостатки (-, —) наиболее распространенных сценариев определения температуры растительного покрова (CT) в условиях полевого фенотипирования.

    Станции фенотипирования, такие как «платформа для полевого фенотипирования» (FIP) в ETH Zürich (Kirchgessner et al., 2017), «Field Scanalyzer» в Ротамстеде (Virlet et al. , 2017) и аналогичные станции, описанные в Hund et al. . (2019) высоко автоматизированы, что снижает затраты на ручной труд. Станции фенотипирования требуют небольших усилий для сбора данных, умеренно высокой площади, которую они могут эффективно покрывать, и применимы для измерения высокорослых культур в определенной степени (< 3 м). Поскольку датчики расположены всего в нескольких метрах над землей, они имеют очень высокий GSD, что позволяет различать различия между органами растений. Однако они требуют больших затрат на установку и очень негибки в пространственном отношении из-за своего стационарного характера. Кроме того, измерения записываются последовательно, что может привести к систематической ошибке из-за изменяющихся воздействий окружающей среды. Джонс и др. (2018) и Deery et al. (2019) использовали сенсорную сеть инфракрасных точечных датчиков для одновременного выявления CT на 84 из 400 участков в своих полевых экспериментах.

    Несмотря на то, что это сводит к минимуму эксплуатационные расходы, приобретение достаточного количества датчиков для проведения таких измерений требует больших затрат на установку и, возможно, обслуживание. Однако такая система имеет то преимущество, что все измерения выполняются одновременно, что сводит к минимуму влияние изменения условий окружающей среды во время измерений.

    Таблица 1 содержит два сценария «ортофотоплан с БПЛА» и «одно изображение с пилотируемого летательного аппарата» для измерений с воздуха, тогда как оба — с пилотируемых летательных аппаратов и с БПЛА — могут использоваться для обоих подходов. Тем не менее, эти два сценария являются наиболее популярными, когда речь идет о фенотипировании теплового поля в воздухе (Liebisch et al., 2015; Deery et al., 2016; Gómez-Candón et al., 2016; Malbéteau et al., 2018; Дири и др., 2019 г.; Саган и др., 2019).

    БПЛА имеет преимущество перед пилотируемыми летательными аппаратами, когда речь идет о настройке и эксплуатационных расходах измерительной системы. Усилия по настройке (реализации датчика) примерно одинаковы для двух систем. Размер покрываемой области в ортофотоплане ограничен только временем полета несущей системы, но может быть увеличен за счет объединения изображений нескольких полетов. Таким образом, ортомозаичный сценарий может эффективно охватывать большую площадь, чем подход с одним изображением, за счет потенциального воздействия изменяющихся условий окружающей среды во время измерения изображений. Сценарий «одного изображения» позволяет отобрать больше участков за более короткое время, когда высота полета выше, чтобы захватить все участки, за счет более низкого GSD, чем ортомозаика, снятая с более низкой высоты. Кроме того, отдельные изображения ограничены по площади покрытия для каждого изображения. Более низкая стоимость и администрирование, необходимые для управления БПЛА, делают эту систему более гибкой, чем пилотируемые самолеты.

    Ограничением ортомозаики на основе БПЛА, используемой в этом исследовании, было время полета мультироторного БПЛА, которое в настоящее время составляет максимум 15–20 минут. Высокое пространственное разрешение полученных ортофотопланов означало, что потенциально можно удвоить высоту полета, сохраняя при этом хорошую GSD. Из-за высокой скорости измерения камеры также возможна более высокая скорость полета, что увеличивает возможный охват за полет. Однако наибольшего преимущества в области отбора проб можно добиться, установив тепловизионные камеры на беспилотных летательных аппаратах с неподвижным крылом. БПЛА с неподвижным крылом способны покрывать большие территории [до десятков га за один полет [например, (Wingtra, 2019); senseFly, 2019)].

    Заключение

    В этом исследовании был представлен недорогой тепловизионный подход на основе беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для оценки температуры растительного покрова (CT) для полевых экспериментов по фенотипированию. Такой подход позволил получить данные с высоким временным и пространственным разрешением в различных масштабах, поскольку многие тепловые изображения могут быть объединены в мозаику в один ортофотоплан. Были проанализированы эффекты геометрии обзора в тепловых изображениях, и было обнаружено, что они потенциально могут сильно влиять на получаемый сигнал в пределах одного изображения. Обсуждалось, как они преобразуются в эффекты в термальной ортомозаике, в зависимости от того, как были созданы ортомозаики. Было обнаружено, что усреднение информации всех изображений для характеристики интересующей области (например, сюжета) имеет более высокую наследуемость, чем использование только центральных частей изображений в процессе создания мозаики. При усреднении информации при построении ортомозаики предлагается использовать регулярную сетку измерений, параллельную главной плоскости солнца, и высокую частоту кадров. Коррекция пространственных эффектов в данных с помощью 2D-сплайнов СпАТС привела к наследуемости от 0,36 до 0,74 для КТ-измерений в зависимости от дня, времени полета и режима обработки данных. Анализ нескольких полетов в день и в течение всего сезона показал, что оптимальным моментом времени для температурных измерений у пшеницы является время до начала старения, а идеальное время полета для оценки генотипических различий в CT — послеобеденное время около 14:00 по местному времени. В целом, результаты этого исследования демонстрируют, что низковысотное дистанционное тепловое зондирование подходит для высокопроизводительного полевого фенотипирования. Сравнение с другими подходами показало, что он помогает закрыть пробел в существующих приложениях термографии в крупномасштабных сценариях фенотипирования для селекции растений. Будущие исследования должны быть направлены на установление надежной связи между наблюдаемым CT и физиологическими признаками растений (например, устьичной проводимостью), поскольку многочисленные результаты указывают на искажающий эффект структурных признаков кроны, таких как густота кроны, листья и наклон головы.

    Заявление о доступности данных

    Наборы данных, созданные для этого исследования, доступны по запросу соответствующему автору.

    Вклад автора

    GP написал большую часть рукописи, выполнил постобработку тепловых данных/внедрение цепочки обработки, статистический анализ, создал цифры, построил опорные точки и помог с полетами дронов. AH организовал и руководил полевым экспериментом (дизайн эксперимента), внес значительный вклад в рукопись и предоставил код для пространственной коррекции. JA провела оценку старения и внесла свой вклад в рукопись. LR поддержала сборку и эксплуатацию комплекта датчиков и дронов, сбор и предварительную обработку данных метеостанций, конвейер обработки данных и внесла свой вклад в соответствующую часть рукописи. MB поддержал применение и понимание методологии SpATS и соответствующего пакета R и отредактировал соответствующие части рукописи. AW внесла свой вклад, осуществив эксперименты в группе Crop Science в ETH и предоставив ценные отзывы при написании рукописи. FL поддержал проведение эксперимента и написание рукописи. HA задумал и разработал идею рукописи, внес большой вклад в подготовку рукописи, в значительной степени внес свой вклад в исправления, построил систему датчиков, выполнил полеты дронов, разработал цепочку обработки и руководил исследованием.

    Финансирование

    Мы признательны за поддержку Швейцарского национального научного фонда в рамках проекта «Phenocool» (грант № 169542). LR признает финансирование от Innosuisse (www. innosuisse.ch) в рамках проекта «Обнаружение признаков» (грант № KTI P-Nr 27059.2 PFLS-LS).

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Благодарности

    Мы благодарим Хансуэли Зеллвегер за заботу об экспериментальном участке и растениях в течение всего вегетационного периода. Мы благодарим Пабло Бови и Дельфину Пикко, поддержавших полевые работы.

    Дополнительный материал

    Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2020.00150/full#supplementary-material

    Ссылки

    Aasen, H. , Болтен, А. (2018). Многовременная спектроскопия изображений с высоким разрешением с помощью гиперспектральных двумерных формирователей изображений — от теории к применению. Дистанционный датчик окружающей среды. 205, 374–389. doi: 10.1016/j.rse.2017.10.043

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Аасен Х., Буркарт А., Болтен А., Барет Г. (2015). Генерация трехмерной гиперспектральной информации с помощью легких БПЛА для мониторинга растительности: от калибровки камеры до обеспечения качества. ISPRS J. Photogramm. Дистанционный датчик 108, 245–259. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2015.08.002

    CrossRef Full Text | Академия Google

    Аасен, Х., Хонкаваара, Э., Люсиер, А., Зарко-Техада, П. Дж. (2018). Количественное дистанционное зондирование со сверхвысоким разрешением с помощью спектроскопии БПЛА: обзор технологии датчиков, процедур измерения и рабочих процессов коррекции данных. Дистанционный датчик 10, 1–42. doi: 10.3390/rs10071091

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Аасен, Х. (2016). Влияние геометрии обзора на гиперспектральные изображения, полученные с камер моментальных снимков БПЛА. ISPRS Ann. фотограмм. Дистанционный сенсор Спл. Инф. науч. г. 3, 257–261. doi: 10.5194/isprs-annals-III-7-257-2016

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    ООО «Агисофт» (2016). Руководство пользователя Агисофт Фотоскан. Проф. Эд. Версия 0.9.0 37. doi:10.1021/jp303597m.

    Google Scholar

    Амани И., Фишер Р. А., Рейнольдс М. П. (1996). Связь понижения температуры растительного покрова с урожайностью орошаемых сортов яровой пшеницы в жарком климате. Дж. Агрон. Растениеводство. 176, 119–129. doi: 10.1111/j.1439-037X.1996.tb00454.x

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    Андерсон, К., Гастон, К. Дж. (2013). Легкие беспилотные летательные аппараты произведут революцию в пространственной экологии. Фронт. Экол. Окружающая среда. 11, 138–146. doi: 10.1890/120150

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Араус, Дж. Л., Кэрнс, Дж. Э. (2014). Полевой высокопроизводительный фенотип: новый рубеж селекции сельскохозяйственных культур. Trends Plant Sci. 19, 52–61. doi: 10.1016/j.tplants.2013.09.008

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Балота М., Пейн В. А., Эветт С. Р., Лазар М. Д. (2007). Отбор проб понижения температуры растительного покрова для оценки урожайности зерна и генотипической дифференциации озимой пшеницы. Растениеводство. 47, 1518–1529. doi: 10.2135/cropsci2006.06.0383

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Беккер, Э., Шмидхальтер, У. (2017). Оценка урожайности и засухи с использованием активных и пассивных систем спектрального зондирования на репродуктивной стадии пшеницы. Фронт. Растениевод. 8. doi: 10.3389/fpls.2017.00379

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Bellvert, J., Marsal, J., Girona, J., Gonzalez-Dugo, V., Fereres, E., Ustin, S.L., et al. (2016). Аэрофотосъемка для определения сезонной эволюции состояния воды в персиковых, нектариновых и персиковых садах Сатурна. Дистанционный датчик 8. doi: 10.3390/rs8010039

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Бендиг Дж., Болтен А., Барет Г. (2012). Представляем недорогой мини-БПЛА для тепловизионной и мультиспектральной съемки. Междунар. Арка фотограмм. Дистанционный сенсор Спл. Инф. науч. 39, 345–349. doi: 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B1-345-2012

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Берлинер П., Остерхейс Д. М., Грин Г. К. (1984). Оценка инфракрасного термометра в качестве детектора стресса растений. С/х. За. метеорол. 31, 219–230. doi: 10.1016/0168-1923(84)

    -4

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Берни, Дж. А. Дж., Зарко-Техада, П. Дж., Сепулькре-Канто, Г., Феререс, Э., Вильялобос, Ф. (2009 г.)а). Картирование электропроводности растительного покрова и CWSI в оливковых садах с использованием тепловых изображений дистанционного зондирования с высоким разрешением. Дистанционный датчик окружающей среды. 113, 2380–2388. doi: 10.1016/j.rse.2009.06.018

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Берни Дж. А. Дж., Зарко-Техада П. Дж., Суарес Л., Феререс Э., Суарес Л., Феререс Э. (2009b). Тепловое и узкополосное мультиспектральное дистанционное зондирование растительности с беспилотного летательного аппарата. IEEE Trans. Geosci. Дистанционный датчик г. 47, 722–738. doi: 10.1109/TGRS.2008.2010457

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бланд, Дж. М., Альтман, Д. Г. (1986). Статистические методы оценки соответствия между двумя методами клинических измерений. Ланцет 327, 307–310. doi: 10.1128/AAC.00483-18

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Блюм А., Шпилер Л., Голан Г., Майер Дж. (1989). Стабильность урожая и температура полога генотипов пшеницы в условиях засушливого стресса. F. Crop Res. г. 22, 289–296. doi: 10.1016/0378-4290(89)

    -2

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Кальдерон, Р., Навас-Кортес, Дж. А., Лусена, К., Зарко-Техада, П. Дж. (2013). Гиперспектральные и тепловизионные изображения высокого разрешения с воздуха для раннего выявления вертициллезного увядания оливкового дерева с использованием флуоресцентных, температурных и узкополосных спектральных индексов. Дистанционный датчик окружающей среды. 139, 231–245. doi: 10.1016/j.rse.2013.07.031

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    Cao, B., Liu, Q., Du, Y., Roujean, J.-L., Gastellu-Etchegorry, J.-P., Trigo, I.F., et al. (2019). Обзор наблюдения и моделирования направленности теплового излучения земной поверхности: историческое развитие, современное состояние и перспективы. Дистанционный датчик окружающей среды. 232, 111304. doi: 10.1016/j.rse.2019.111304

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Коломина И., Молина П. (2014). Беспилотные авиационные комплексы для фотограмметрии и дистанционного зондирования: обзор. ISPRS J. Photogramm. Дистанционный датчик г. 92, 79–97. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2014.02.013

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Coombes, NE (2009). Инструмент поиска дизайна DiGGer в R [WWW Document].

    Google Scholar

    Deery, D.M., Rebetzke, G.J., Jimenez-Berni, J.A., James, R.A., Condon, A. G., Bovill, W.D., et al. (2016). Методология высокопроизводительного полевого фенотипирования температуры полога с использованием воздушной термографии. Фронт. Растениевод. 7, 1–13. doi: 10.3389/fpls.2016.01808

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Deery, D.M., Rebetzke, G.J., Jimenez-berni, J.A., Bovill, B., James, R.A., Condon, A.G., et al. (2019). Оценка фенотипической повторяемости температуры кроны пшеницы с использованием непрерывных наземных и воздушных измерений. Фронт. Растениевод. 10, 1–19. doi: 10.3389/fpls.2019.00875

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Команда разработчиков QGIS (2018 г.). Географическая информационная система QGIS.

    Google Scholar

    Эльсайед С., Ришбек П., Шмидхальтер У. (2015). Сравнение характеристик активных и пассивных датчиков отражения для оценки нормализованной относительной температуры листового полога и урожайности сортов ячменя, подверженных засухе. Полевые культуры Res. 177, 148–160. doi: 10.1016/j.fcr.2015.03.010

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Эльсайед С., Элховейти М., Ибрагим Х. Х., Девир Ю. Х., Мигдади Х. М., Шмидхальтер У. (2017). Тепловизионное и пассивное отражательное зондирование для оценки состояния воды и урожайности зерна пшеницы при различных режимах орошения. Агр. Управление водой . 189, 98–110. doi: 10.1016/j.agwat.2017.05.001

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Системы FLIR (2014 г.). Руководство пользователя — FLIR серии Ax5.

    Google Scholar

    Гомес-Кандон, Д., Вирлет, Н., Лаббе, С., Джоливо, А., Регнар, Дж. Л. (2016). Полевой фенотип водного стресса в масштабе деревьев с помощью изображений, полученных с помощью БПЛА: новые идеи для теплового сбора и калибровки. Точный. Агр. 17, 786–800. дои: 10.1007/s11119-016-9449-6

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Гилмор, А. Р., Каллис, Б. Р., Вербила, А. П. (1997). Учет естественной и посторонней изменчивости при анализе полевых опытов. Дж. Агрик. биол. Окружающая среда. Стат. 2, 269. doi: 10.2307/1400446

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Гонсалес-Дуго В., Зарко-Техада П., Николас Э., Нортес П. А., Аларкон Дж. Дж., Интриглиоло Д. С. и др. (2013). Использование тепловых изображений БПЛА высокого разрешения для оценки изменчивости состояния воды пяти видов фруктовых деревьев в коммерческом саду. г. Агр. 14, 660–678. doi: 10.1007/s11119-013-9322-9

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Харвин С., Люсиер А. (2012). Оценка точности облаков точек с географической привязкой, созданных с помощью многоракурсного стереоскопического изображения из изображений беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Дистанционный датчик 4, 1573–1599. doi: 10.3390/rs4061573

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Хассан-Эсфахани Л., Торрес-Руа А., Дженсен А., Макки М. (2015). Оценка поверхностной влажности почвы с использованием мультиспектральных изображений высокого разрешения и искусственных нейронных сетей. Дистанционный датчик 7, 2627–2646. doi: 10.3390/rs70302627

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хоффманн Х., Ньето Х., Дженсен Р., Гузински Р., Зарко-Техада П., Фрибур Т. (2016). Оценка испарения с помощью тепловых данных БПЛА и моделей энергетического баланса с двумя источниками. Гидрол. Земля Сист. науч. 20, 697–713. doi: 10.5194/hess-20-697-2016

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Хунд, А., Кроненберг, Л., Андерегг, Дж., Ю, К., Уолтер, А. (2019). Неинвазивный полевой фенотип развития злаков. в Успехи в селекции зерновых культур . (Издательство Берли Доддс Сайенс). 13, 249–292. doi: 10.19103/as.2019.0051.13

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Joalland, S., Screpanti, C., Varella, H.V., Reuther, M., Schwind, M., Lang, C., et al. (2018). Воздушное и наземное зондирование устойчивости сахарной свеклы к свекловичной нематоде. Дистанционный датчик 10, 1–21. doi: 10.3390/rs10050787

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    Джонс, Х. Г., Серрадж, Р., Ловис, Б.Р., Сюн, Л., Уитон, А., Прайс, А.Х. (2009). Тепловое инфракрасное изображение растительного покрова для дистанционной диагностики и количественной оценки реакции растений на водный стресс в поле. Функц. биол. растений 36, 978–989. doi: 10.1071/FP09123

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Джонс, Х.Г., Хатчинсон, П.А., Мэй, Т., Джамали, Х., Дири, Д.М. (2018). Практический метод, использующий сеть стационарных инфракрасных датчиков для оценки проводимости растительного покрова и скорости испарения. г. Биосистем. англ. 165, 59–69. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2017.09.012

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Келли Дж., Клюн Н., Олссон П. О., Михай Л., Лильеблад Б., Веслиен П. и др. (2019). Проблемы и передовые методы получения данных о температуре с некалиброванной тепловизионной инфракрасной камеры БПЛА. Дистанционный датчик 11. doi: 10.3390/rs11050567

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ханал С. , Фултон Дж., Ширер С. (2017). Обзор текущих и потенциальных применений теплового дистанционного зондирования в точном земледелии. г. Вычисл. Электрон. Агр. 139, 22–32. doi: 10.1016/j.compag.2017.05.001

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Кирхгесснер Н., Либиш Ф., Ю. К., Пфайфер Дж., Фридли М., Хунд А. и др. (2017). Платформа для полевого фенотипирования ETH FIP: мультисенсорная система с подвеской на кабеле. Функц. биол. растений 44, 154–168. doi: 10.1071/FP16165

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Коллерс С., Родеманн Б., Линг Дж., Корзун В., Эбмейер Э., Аржилье О. и др. (2013). Полногеномное ассоциативное картирование устойчивости к фузариозу озимой пшеницы европейской (Triticum aestivum L.). PloS One 8. doi: 10.1371/journal.pone.0057500

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Ланкашир П., Блейхолдер Х., Ван ден Бум Т., Лангелюдекке П., Стаусс Р., Вебер Э. и др. (1991). Единый десятичный код для стадий роста сельскохозяйственных культур и сорняков. Энн. заявл. биол. 119, 561–601. doi: 10.1111/j.1744-7348.1991.tb04895.x

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Либиш Ф., Кирхгесснер Н., Шнайдер Д., Вальтер А., Хунд А. (2015). Дистанционное воздушное фенотипирование признаков кукурузы с помощью мобильного мультисенсорного подхода. Plant Methods 11. doi: 10.1186/s13007-015-0048-8

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лопес М.С., Рейнольдс М.П. (2010). Распределение ассимилятов по более глубоким корням связано с более прохладным пологом и повышенной урожайностью пшеницы в условиях засухи. Функц. биол. растений 37, 147–156. doi: 10.1071/FP09121

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Maes, WH, Steppe, K. (2012). Оценка эвапотранспирации и стресса от засухи с помощью наземного теплового дистанционного зондирования в сельском хозяйстве: обзор. Дж. Эксп. Бот. 63, 4671–4712. doi: 10.1093/jxb/err313

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Maes, WH, Huete, AR, Steppe, K. (2017). Оптимизация обработки тепловизионных изображений с БПЛА. Дистанционный датчик 9. doi: 10.3390/rs

    • 76

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мальбето, Ю., Паркс, С., Арагон, Б., Росас, Дж., Маккейб, М. Ф. (2018). Запись суточного цикла температуры поверхности земли с помощью беспилотного летательного аппарата. Remote Sens. 10. doi: 10.3390/rs100

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Месас-Карраскоса Ф. Дж., Торрес-Санчес Дж., Клаверо-Румбао И., Гарсия-Феррер А., Пенья Дж. М., Борра-Серрано И. и др. (2015). Оценка оптимальных параметров полета для создания точных многоспектральных ортофотопланов с помощью БПЛА для поддержки управления посевами на конкретных участках. Дистанционный датчик 7, 12793–12814. doi: 10.3390/rs71012793

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    Месас-Карраскоса, Ф. Х., Перес-Поррас, Ф., де Ларрива, Х. Э. М., Фрау, К. М., Агуэра-Вега, Ф., Карвахаль-Рамирес, Ф., и др. (2018). Коррекция дрейфа термодатчиков легкого микроболометра на борту беспилотных летательных аппаратов. Дистанционный датчик 10, 1–17. doi: 10.3390/rs10040615

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Никодимус Ф., Ричмонд Дж., Ся Дж. (1977). Геометрические соображения и номенклатура отражательной способности. Науч. Технол. 60, 1–52. дои: 10.1109/LPT.2009.2020494

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Оберхольцер С., Прасун В., Хунд А. (2017). Использование воды сельскохозяйственными культурами в педоклиматических условиях Швейцарии – оценка данных лизиметра за семилетний период. F. Crop Res. 211, 48–65. doi: 10.1016/j.fcr.2017.06.003

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Ортега-Фариас С., Ортега-Салазар С., Поблете Т., Килич А., Аллен Р., Поблете-Эчеверрия С. и др. (2016). Оценка составляющих энергетического баланса над оливковым садом с капельным орошением с помощью тепловизионных и мультиспектральных камер, размещенных на вертолетном беспилотном летательном аппарате (БПЛА). Дистанционный датчик 8, 1–18. doi: 10.3390/rs8080638

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Паск А., Пьетрагалла Дж., Муллан Д., Рейнольдс М. (2012). Физиологическая селекция II: Полевое руководство по фенотипированию пшеницы (Мексика: CIMMYT).

    Google Scholar

    Пьефо, Х. П., Уильямс, Э. Р. (2010). Модели линейной дисперсии для селекционных испытаний. Порода растений. 129, 1–8. doi: 10.1111/j.1439-0523.2009.01654.x

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    Поу, А., Диаго, М.П., ​​Медрано, Х., Балуджа, Дж., Тардагила, Дж. (2014). Валидация тепловых индексов для определения состояния воды в виноградной лозе. С/х. Управление водой. 134, 60–72. doi: 10.1016/j.agwat.2013.11.010

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Rebetzke, GJ, Rattey, A.R., Farquhar, G.D., Richards, R.A., Condon, A.G. (2013). Геномные области для температуры полога и их генетическая связь с устьичной проводимостью и урожайностью зерна у пшеницы. Функц. биол. растений 40, 14–33. doi: 10.1071/fp12184

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Рибейро-Гомес К., Эрнандес-Лопес Д., Ортега Дж. Ф., Бальестерос Р., Поблете Т., Морено М. А. (2017). Калибровка неохлаждаемой тепловизионной камеры и оптимизация процесса фотограмметрии для приложений БПЛА в сельском хозяйстве. Датчики (Швейцария) 17, 9–11. doi: 10.3390/s17102173

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рош, Д. (2015). Устьичная проводимость необходима для повышения потенциальной урожайности культур C3. КПР. крит. Преподобный завод наук. 34, 429–453. doi: 10.1080/07352689.2015.1023677

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Родригес-Альварес, М. Х., Бур, М. П., ван Эувейк, Ф. А., Эйлерс, П. Х. К. (2018). Коррекция пространственной неоднородности в экспериментах по селекции растений с помощью P-сплайнов. Спат. Стат. 23, 52–71. doi: 10.1016/j.spasta.2017.10.003

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рот, Л. , Хунд, А., Аасен, Х. (2018). Инструмент планирования PhenoFly: планирование полета для оптического дистанционного зондирования с высоким разрешением с помощью беспилотных площадных систем. Plant Methods 14, 116. doi: 10.1186/s13007-018-0376-6

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Rutkoski, J., Poland, J., Mondal, S., Autrique, E., Pérez, L.G., Crossa, J., et al. (2016). Температура растительного покрова и индексы вегетации, полученные с помощью высокопроизводительного фенотипирования, повышают точность родословной и геномной селекции для определения урожайности зерна пшеницы. Гены G3 Геномы Генет. 6, 2799–2808. doi: 10.1534/g3.116.032888

    CrossRef Полный текст | Академия Google

    Саган В., Маймайтицзян М., Сидике П., Эблимит К., Петерсон К.Т., Хартлинг С. и др. (2019). Тепловизионное изображение высокого разрешения на базе БПЛА для мониторинга растительности и фенотипирования растений с использованием ICI 8640 P, FLIR Vue Pro R 640 и термокартографических камер. Дистанционный датчик 11. doi: 10.3390/rs11030330

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Санчес-Азофейфа А., Антонио Гусман Дж., Кампос С.А., Кастро С., Гарсия-Миллан В., Найтингейл Дж. и др. (2017). Технологии дистанционного зондирования двадцать первого века произвели революцию в изучении тропических лесов. г. Биотропика 49, 604–619. doi: 10.1111/btp.12454

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Санкаран С., Чжоу Дж., Хот Л. Р., Трапп Дж. Дж., Мндолва Э., Миклас П. Н. (2018). Высокопроизводительное полевое фенотипирование сухих бобов с использованием мультиспектральных изображений с помощью небольшого беспилотного летательного аппарата. Вычисл. Электрон. Агр. 151, 84–92. doi: 10.1016/j.compag.2018.05.034

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сантестебан, Л. Г., Ди Дженнаро, С. Ф., Эрреро-Лангрео, А., Миранда, К., Ройо, Дж. Б., Матезе, А. (2017). Тепловизионное изображение с высоким разрешением на основе БПЛА для оценки мгновенной и сезонной изменчивости водного режима растений на винограднике. Агр. Управление водой. 183, 49–59. doi: 10.1016/j.agwat.2016.08.026

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Шепман М. Э., Йеле М., Хуэни А., Д’Одорико П., Дамма А., Вейерманн Дж. и др. (2015). Расширенные радиометрические измерения и приложения в области наук о Земле с помощью эксперимента с воздушной призмой (APEX). Дистанционный датчик окружающей среды. 158, 207–219. doi: 10.1016/j.rse.2014.11.014

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Шепман-Штруб, Г., Шепман, М. Е., Пейнтер, Т. Х., Дангель, С., Мартончик, Дж. В. (2006). Величины отражения в оптическом дистанционном зондировании — определения и тематические исследования. Дистанционный датчик окружающей среды. 103, 27–42. doi: 10.1016/j.rse.2006.03.002

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    senseFly [Документ WWW] (2019). URL-адрес https://www.sensefly.com/drone/ebee-mapping-drone/ (дата обращения: 27.12.19).

    Google Scholar

    Шафиан С., Маас С. Дж. (2015). Индекс влажности почвы с использованием необработанных данных цифрового подсчета изображений Landsat в Высоких равнинах Техаса. Дистанционный датчик 7, 2352–2372. doi: 10.3390/rs70302352

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    Шакур, Н., Ли, С., Моклер, Т. К. (2017). Высокопроизводительное фенотипирование для ускорения селекции сельскохозяйственных культур и мониторинга заболеваний в поле. Курс. мнение биол. растений 38, 184–192. doi: 10.1016/j.pbi.2017.05.006

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Сукумаран С., Драйсигакер С., Лопес М., Чавес П., Рейнольдс М. П. (2015). Полногеномное ассоциативное исследование урожайности зерна и связанных с ним признаков в элитной популяции яровой пшеницы, выращиваемой в умеренно орошаемых условиях. Теор. заявл. Жене. 128, 353–363. doi: 10.1007/s00122-014-2435-3

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Триггс Б. , Маклаухлан П. Ф., Хартли Р. И., Фитцгиббон ​​А. В. (2000). Bundle Adjustment — A Modern Synthesis, in: Vision Algorithms (Берлин, Гейдельберг: Springer-Verlag Berlin Heidelberg), 298–372.

    Google Scholar

    Ульман, С. (1979). Интерпретация структуры из движения. Проц. Р. Сок Лонд. Б. биол. науч. г. 203, 405–426. doi: 10.1098/rspb.1979.0006

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Веласко, Дж. Г., Родригес-Альварес, М. X., Бур, М. П., Джордан, Д. Р., Эйлерс, П. Х. К., Малосетти, М., и др. (2017). Моделирование пространственных тенденций в полевых испытаниях селекции сорго с использованием двумерной смешанной модели P-сплайна. Теор. заявл. Жене. 130, 1375–1392. doi: 10.1007/s00122-017-2894-4

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Вирлет, Н., Саберманеш, К., Садеги-Тегеран, П., Хоксфорд, М. Дж. (2017). Field Scanalyzer: автоматизированная роботизированная платформа для фенотипирования полей для детального мониторинга посевов. Функц. биол. растений 44, 143–153. doi: 10.1071/FP16163

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Вальтер А., Либиш Ф., Хунд А. (2015). Фенотипирование растений: от взвешивания бобов до анализа изображений. Растительные методы 11, 1–11. doi: 10.1186/s13007-015-0056-8

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Вингтра (2019). Веб-сайт Wingtra [Документ WWW]. URL-адрес https://wingtra.com/mapping-drone-wingtraone/mapping-cameras// (дата обращения: 27.06.19).

    Google Scholar

    Юсфи С., Келлас Н., Саиди Л., Бенлакехал З., Чау Л., Сиад Д. и др. (2016). Сравнительная эффективность методов дистанционного зондирования при оценке продуктивности пшеницы в средиземноморских условиях. С/х. Управление водой. 164, 137–147. doi: 10.1016/j.agwat.2015.09.016

    CrossRef Полный текст | Академия Google

    Заман-Аллах, М., Вергара, О., Араус, Дж. Л., Тарекегне, А., Магорокошо, К., Зарко-Техада, П. Дж., и др. (2015). Многоспектральная визуализация на базе беспилотной воздушной платформы для полевого фенотипирования кукурузы. Растительные методы 11, 1–10. doi: 10.1186/s13007-015-0078-2

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Зарко-Техада, П.Дж., Гонсалес-Дуго, В., Берни, Дж.А.Дж. (2012). Флуоресценция, температура и узкополосные индексы, полученные с платформы БПЛА для обнаружения водного стресса с использованием микрогиперспектрального формирователя изображений и тепловизионной камеры. Дистанционный датчик окружающей среды. 117, 322–337. doi: 10.1016/j.rse.2011.10.007

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Зарко-Техада П. Дж., Гонсалес-Дуго В., Уильямс Л. Э., Суарес Л., Берни Дж. А. Дж., Голдхамер Д. и др. (2013). Индекс водного стресса на основе PRI, сочетающий структурные эффекты и эффекты хлорофилла: оценка с использованием дневных узкополосных аэрофотоснимков и теплового индекса CWSI. Дистанционный датчик окружающей среды.

    Похожие записи

    21.11.2024 0

    Особенности питания кормящей мамы: что можно и нельзя есть при грудном вскармливании

    19.11.2024 0

    Новорожденный какает слизью: причины появления слизи в кале грудничка

    19.11.2024 0

    Гемангиома у новорожденных: причины, виды, лечение и профилактика

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *