Với sự phát triển của công nghệ máy bay không người lái, việc xây dựng thành phố sao chổi thông minh tiếp tục phát triển, hình ảnh đô thị, mô hình ba chiều và các khái niệm khác ngày càng liên kết chặt chẽ hơn với xây dựng đô thị, các ứng dụng thông tin không gian, địa lý để vượt qua ranh giới và dần phát triển từ hai -chiều đến ba chiều. Tuy nhiên, do môi trường tự nhiên, sự phát triển công nghệ và các khía cạnh khác nên hạn chế của máy bay không người lái trong việc ứng dụng khảo sát trên không diện rộng nên thường vẫn còn nhiều khó khăn.
01. Tác động về mặt địa lý
Địa hình phức tạp dễ dàng gặp phải trong các cuộc khảo sát trên không trên diện rộng. Đặc biệt ở những khu vực có địa hình hỗn hợp như cao nguyên, đồng bằng, đồi núi, v.v., do có nhiều điểm mù trong tầm nhìn, đường truyền tín hiệu không ổn định, không khí loãng ở cao nguyên, v.v. nên sẽ dẫn đến hiện tượng hạn chế bán kính hoạt động của máy bay không người lái, thiếu nguồn điện, v.v. sẽ ảnh hưởng đến hoạt động của máy bay không người lái.
02. Ảnh hưởng của điều kiện khí hậu
Khảo sát trên không trên diện rộng có nghĩa là cần nhiều thời gian hoạt động hơn. Các trạng thái cảnh ánh sáng, màu sắc và động khác nhau được thu thập trong các khoảng thời gian khác nhau có thể dẫn đến sự không nhất quán trong dữ liệu được thu thập, làm tăng khó khăn trong việc lập mô hình và thậm chí khiến chất lượng của kết quả không đạt tiêu chuẩn dẫn đến cần phải vận hành lại.
03.Ý nghĩa kỹ thuật
Khảo sát trên không bằng máy bay không người lái là một ứng dụng toàn diện liên quan đến nhiều lĩnh vực kỹ thuật, có yêu cầu cao đối với nhiều công nghệ máy bay không người lái. Sự phát triển không đồng đều của các công nghệ khác nhau và khả năng tích hợp thấp của nhiều nền tảng bay không người lái và tải trọng ở một mức độ nhất định đã hạn chế ứng dụng chuyên sâu của máy bay không người lái trong lĩnh vực khảo sát trên không trên diện rộng.
04. Tính chuyên nghiệp của người vận hành
Do lượng dữ liệu lớn được thu thập từ các cuộc khảo sát trên không trên diện rộng và yêu cầu độ chính xác cao nên chu kỳ hoạt động dài và nhu cầu cao về nhân sự chuyên môn. Trong khi mô hình hóa yêu cầu phân chia diện tích lớn, tính toán khối và hợp nhất dữ liệu thì khối lượng tính toán dữ liệu tăng lên khiến tỷ lệ chịu lỗi giảm.
Toàn bộ quá trình vận hành gặp nhiều vấn đề hơn nên đòi hỏi người vận hành phải có đủ kinh nghiệm bên trong và bên ngoài phong phú mới có thể thoải mái ứng phó với mọi tình huống gặp phải trong quá trình vận hành.
Trong bản cập nhật tiếp theo, chúng tôi sẽ đề xuất các giải pháp khả thi cho các vấn đề trên.
Thời gian đăng: 08-08-2023