Автомобильные дороги, являющиеся одним из важнейших элементов современного хозяйства, подвергаются постоянному воздействию разрушительных факторов, связанных с нагрузкой от транспортных средств, погодно-климатических и грунтово-гидрологических факторов. С течением времени это приводит к появлению на покрытии дорог разнообразных дефектов: трещин, выбоин, проломов, просадок и т.п. Учитывая значимость качества дорожного полотна в логистике, необходимо проведение комплексной оценки дорожной сети и высококачественная идентификация дорожных дефектов.
В работе представлена разработанная методика идентификации дефектов дорожной сети с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), с их помощью возможно проводить оптическую, мультиспектральную [1], тепловизионную, гиперспектральную [2] и др. съёмку, а также получать цифровые модели дорожного полотна. Весомым плюсом является сверхвысокое пространственное разрешение.
В рамках исследования и тестирования методики применения БПЛА в дорожном мониторинге проведена съёмка ключевых участков автодорог. Оптическая (DJI Phantom 4 Pro V 2.0), мультиспектральная (DJI Phantom 4 Multispectral) и тепловизионная (DJI Phantom 4 с камерой DJI Zenmuse XTS) аэрофотосъёмки ключевых участков с БПЛА производились на высотах 30, 50 и 100 метров, также проведена наземная тепловизионная съёмка (FLIR C2). Каждый участок дороги при выполнении съёмки покрыт минимум двумя галсами. Длина участков варьируется от 200 метров (временный зимник) до 700-800 метров (автодороги). Ключевыми участками для оптической съёмки являлись все виды дорог по классификации Роскартографии «Условные знаки для топографических планов», утверждённый ГУГК при Совете Министров СССР 25 ноября 1986 года.
Последующая обработка 10 собранных наборов данных оптической съёмки на территориях Владимирской, Московской, Тульской, Костромской и Мурманской областей происходила в ПО «Agisoft Metashape», где были созданы цифровые модели дорожного полотна и ортофотопланы, на основании которых в ПО «SAGA GIS» вычислены морфометрические параметры (характеристики дорожного полотна).
По данным мультиспектральной съёмки в специализированном ПО «DJI Terra» созданы мозаики изображений по каждому каналу для двух участков дорог, после чего произведено построение ортофотопланов по различным индексам (в основном вегетационным). Для оценки применяемости различных (вегетационных) индексов к решению проблемы идентификации дорожных дефектов выбрано и построено порядка 10 растровых изображений (NDVI, DVI, GNDVI, GRVI, GSAVI, NDMI, NDWI, RRI, SAVI).
Обработка данных тепловизионной аэрофотосъёмки на тот же участок проведена с помощью ПО «Pix4DMapper». Для всех наборов данных операция построения выполнена с помощью модуля обработки Thermal Camera. С помощью ПО «FLIR Tools» для каждого изображения выборки наземной тепловизионной съёмки сформированы отчёты с показателями коэффициента излучения, расстояния до объекта съёмки, отражённой температуры, температуры оптики и другими показателями.
Материалы постобработки данных оптической, мультиспектральной и тепловой съёмки с помощью специализированного фотограмметрического ПО дают значительные возможности для анализа состояния дорожной сети. Максимальное разрешение полученных ортофотопланов и цифровых моделей дорожного полотна составляет меньше сантиметра (при высоте съёмки 30 метров), что является хорошим показателем для успешного выявления почти всех типов дорожных дефектов.
Результатом процесса дешифрирования материалов, полученных с помощью специализированного ПО, извлечения диагностических параметров и индексов и непосредственно связанного с этим процесса моделирования стали таблицы идентификации дефектов дорожного полотна на основе используемых вегетационных индексов, температурного градиента при тепловизионной съёмке для различных видов дефектов дорожного полотна и отображения дефекта в зависимости от типа съёмки (оптическая, мультиспектральная и тепловая).
Технология аэрофотосъёмки с помощью беспилотных летательных аппаратов представляет собой наилучший способ анализа состояния дорожной сети. Высокое пространственное разрешение позволяет выполнять моделирование всех структурных элементов дорожной сети и получать большую часть необходимых диагностических параметров. Существуют разные методы съёмки (оптическая, мультиспектральная и тепловизионная), при выборе которых для обнаружения дорожных дефектов необходимо учитывать специфику задачи, доступные ресурсы и требования к точности и разрешению. Комбинирование различных методов может дать более полную и точную картину состояния дорожной сети.