Скорочення часу нетехнічного обстеження імовірно забрудненої вибухонебезпечними предметами території

Матухно Василь Васильович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-9713-7710

Морщ Євген Володимирович

Департамент запобігання надзвичайним ситуаціям

апарату ДСНС

http://orcid.org/0000-0003-0131-2332

Корнієнко Руслан Валерійович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-4854-283X

Вавренюк Сегій Анатолійович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-6396-9906

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2023-38-16

Ключові слова: безпілотний літальний апарат, імітація руху, модель, точка призначення, координати, маневр

Анотація

Розкриті проблемні питання впровадження безпілотних літальних апаратів в систему оперативних дій підрозділів цивільного захисту та інтеграції їх застосування в єдину систе-му управління при ліквідації надзвичайної ситуації. Розроблена математична модель іміта-ції руху безпілотних літальних апаратів в зоні надзвичайної ситуації. Використання моделі дає змогу забезпечити в процесі обміну інформацією між елементами системи автоматизо-ваного управління логічний висновок про досягнення повітряним об’єктом потрібної точки призначення. Алгоритм моделі зводиться до аналітичного опису руху повітряного об’єкта з урахуванням можливого маневру у географічній системі координат. Робота моделі може проходити у декілька циклів з відтворенням руху повітряного об’єкту з урахуванням усіх видів маневру, при цьому кожна точка зміни руху буде вважатись проміжною поки об’єкт не досягне кінцевої точки призначення. Наведені умови, за яких вважається, що повітряний об’єкт досягнув потрібної точки призначення. Обґрунтовано, що коректне їх застосування буде тільки в межах чіткого діапазону змін розрахункових параметрів пошуково-рятувальної операції. Модель дозволяє проводити багатократні розрахунки по різноманіт-них варіантах набору вхідних даних, при цьому час одного циклу не перевищує декількох хвилин. Модель необхідно розглядати як окремий модуль із розрахунком на наступне її ви-користання як окремого блока моделі оперативних дій, що ведуться всіма активними еле-ментами, які складають систему. Запропонований підхід дає можливість на основі застосу-вання сучасних методів моделювання удосконалити управління оперативними діями ряту-вальних формувань за рахунок інтегрування розробленої моделі в систему автоматизовано-го управління. Отримані результати можуть розглядатись як складова інформаційно-аналітичної моделі процесів підготовки й прийняття рішень.

Посилання

1. IMAS 08.10. Non-technicals survey of the territory. Firstedition, 2019. URL: https://www.mineactionstandards.org/standards/07-11/
2. СОП 08.10 ДСНС. Порядок проведення органами та підрозділами цивіль-ного захисту нетехнічного обстеження територій, імовірно забруднених вибухо-небезпечними предметами. Затверджено наказом ДСНС України від 08.02.2017 року № 81 URL: https://dsns.gov.ua/upload/2/6/8/9/6/1/xT3qhVpB4aVBVdPMFL73JOFwlaOgumsmm0N0z96I.pdf
3. J. Killeen, L. Jaupi B. Barrett. Impact assessment of humanitarian demining us-ing object-based peri-urban land cover classification and morphological building detection from VHR Worldview imagery. Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2022. Vol. 27. Р. 54–80. doi: 10.1016/j.rsase.2022.100766
4. I. Makki, R. Younes, C. Francis, T. Bianchi, M. Zucchetti. A survey of landmine detection using hyperspectral imaging. Journal of Photogrammetry and Re-mote Sensing. 2017. Vol. 124. Р. 40–53. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2016.12.009
5. S. Kaya, U. M. Leloglu. Buried and surface mine detection from thermal image time series. Institute of Electrical and Electronics Engineers. 2017. Vol. 10(10). Р. 4544–4552. doi: 10.1109/jstars.2016.2639037
6. O. Csillik. Fast segmentation and classification of very high-resolution remote sensing data using SLIC superpixels. Department of Geoinformatics Z_GIS, University of Salzburg, Austria. 2017. Vol. 9(3). P. 243. doi: 10.3390/rs9030243
7. M. Hussain, D. Chen, A. Cheng, H. Wei, D. Stanley. Change detection from remotely sensed images: from pixel-based to object-based approaches. ISPRS J. Photogrammetry Remote Sens. 2013. Vol. 80. Р. 91–106. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2013.03.006
8. S. Battersby. The unicorn of map projections. International Journal of Cartog-raphy, Cartographers Write About Cartography. 2021. Vol 7. № 2. Р. 146–151. doi: 10.1080/23729333.2021.1911593
9. Y. Hou, R. Volk, M. Chen, L. Soibelman. Fusing tie points RGB and thermal information for mapping large areas based on aerial images: A study of fusion perfor-mance under different flight configurations and experimental conditions. Automation in Construction. 2021. Vol. 124. Р. 121–129. doi: 10.1016/j.autcon.2021.103554
10. L. M. García-Moreno, J. P. Díaz-Paz, H. Loaiza-Correa, A. D. Restrepo-Girón. Dataset of thermal and visible aerial images for multi-modal and multi-spectral image registration and fusion. Data in Brief. 2020. Vol. 29. Р. 99–107. doi: 10.1016/j.dib.2020.105326