Measuring tree's volume is very important input data of various environmental analysis modeling However, It's difficult to use economical and equipment to measure a fragmented small green space in the city. In addition, Trees are sensitive to seasons, so we need new and easier equipment and quantification methods for measuring trees than lidar for high frequency monitoring. In particular, the tree's size in a city affect management costs, ecosystem services, safety, and so need to be managed and informed on the individual tree-based. In this study, we aim to acquire image data with UAV(Unmanned Aerial Vehicle), which can be operated at low cost and frequently, and quickly and easily quantify a single tree using SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), and we evaluate the impact of reducing number of images on the point density of point clouds generated from SfM-MVS and the quantification of single trees. Also, We used the Watertight model to estimate the volume of a single tree and to shape it into a 3D structure and compare it with the quantification results of 3 different type of 3D models. The results of the analysis show that UAV, SfM-MVS and solid model can quantify and shape a single tree with low cost and high time resolution easily. This study is only for a single tree, Therefore, in order to apply it to a larger scale, it is necessary to follow up research to develop it, such as convergence with various spatial information data, improvement of quantification technique and flight plan for enlarging green space.
Prediction of the rotor blade performance is important for determining design factors such as weight and size in development of a small-scale helicopter. Generally, prediction of helicopter performance means the estimation of the power required for a given flight condition. However, due to lack of test data and analyzed results for small-scale rotor blade operated at low Reynolds numbers ($Re{\approx}10^5$), this is not an easy task. As an initial research, this work performs a modeling of a single rotor configuration with FLIGHTLAB and a experimental research with rotor test bed. In this process, we performed small-scale isolated single rotor by experimental and numerical method and achieved good agreement of the hover performance on the test data and simulation results.
Park, Bum-Jin;Yoo, Chang-Sun;Chang, Sung-Ho;Choi, Seong-Wook;Koo, Sam-Ok;Kang, Young-Shin
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.15
no.4
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pp.9-16
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2007
Tilt rotor aircraft can take off and land vertically and cruise faster than any other helicopter. A scaled flight demonstration model of a tilt rotor aircraft has been developed by KARI. Because the flight characteristics of tilt rotor are not well known, the developed scaled model would be helpful to evaluate flight control algorithm of a full scale aircraft. The tethered hover test has been performed in order to improve hover flight characteristics of tilt rotor aircraft prior to flight test of the small scaled model. During the tethered hover test, the performance of rotor speed governor, rate SAS (Stability Augmentation System) and control surface mixers have been evaluated. We expect that the results of real flight hover test would be quite same as tethered hover test. Therefore the tethered hover test results will reduce the risk of flight test properly by fixing some of hidden problems which might occur during the flight test. This paper presents the results of tethered hover test in detail and shows how it could be final ground test before flight test. The control mixer gain and rate SAS feedback gains were modified in order to get higher controllability and stability during the tethered hover flight. The rotor governor showed that it could keep rotor RPM constant with very small deviation even during severe pilot collective input change. The tethered hover test results gave pilot and engineers confirmation and experience about the scheduled flight test.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.7
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pp.610-617
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2017
In the recent weapon system trend, it is required to develop small and low cost guidance missile to track and strike the enemy target effectively. Controling the such small drone typed weapon demands a integrated electronic device that equipped with not only a wireless network interface, a high resolution camera, various sensors for target tracking, and position and attitude control but also a high performance processor that integrates and processes those sensor outputs in real-time. In this paper, we propose the android smartphone as a solution for that and implement the guidance and control application of the missile. Furthermore, the performance of the implemented guidance and control application is analyzed through the simulation.
This study carried out a topographic survey at a small-scale open-pit limestone mine in Korea (the Daesung MDI Seoggyo office) using a popular rotary-wing unmanned aerial vehicle (UAV, Drone, DJI Phantom2 Vision+). 89 sheets of aerial photos could be obtained as a result of performing an automatic flight for 30 minutes under conditions of 100m altitude and 3m/s speed. A total of 34 million cloud points with X, Y, Z-coordinates was extracted from the aerial photos after data processing for correction and matching, then an orthomosaic image and digital surface model with 5m grid spacing could be generated. A comparison of the X, Y, Z-coordinates of 5 ground control points measured by differential global positioning system and those determined by UAV photogrammetry revealed that the root mean squared errors of X, Y, Z-coordinates were around 10cm. Therefore, it is expected that the popular rotary-wing UAV photogrammetry can be effectively utilized in small-scale open-pit mines as a technology that is able to replace or supplement existing topographic surveying equipments.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.5
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pp.317-324
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2015
In his paper, we propose the graphic-based direction tracking system that be able to detect the current location and direction of the flight object and virtually run the pointing to the flight direction when a small UAV is located in the occlusion area behind buildings or obstacles in the moving surveillance systems. Based on the experimental results about the simulation flight path extracted from the Mission Planner we found the proposed system operates the desired flight mission effectively in tracking.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2011.04a
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pp.219-221
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2011
This paper reports the development trend of small fuel cell unmanned aerial vehicles. Development method of a fuel cell propulsion system for small unmanned aerial vehicles is proposed and discussed, such as the lightweight fuel cell stack development, liquid fuel-based hydrogen storage/generation, and fuel cell system technology.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.11
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pp.1098-1102
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2014
Localization of aerial vehicles and map building of flight environments are key technologies for the autonomous flight of small UAVs. In outdoor environments, an unmanned aircraft can easily use a GPS (Global Positioning System) for its localization with acceptable accuracy. However, as the GPS is not available for use in indoor environments, the development of a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system that is suitable for small UAVs is therefore needed. In this paper, we suggest a vision-based SLAM system that uses vision sensors and an AHRS (Attitude Heading Reference System) sensor. Feature points in images captured from the vision sensor are obtained by using GPU (Graphics Process Unit) based SIFT (Scale-invariant Feature Transform) algorithm. Those feature points are then combined with attitude information obtained from the AHRS to estimate the position of the small UAV. Based on the location information and color distribution, a Gaussian process model is generated, which could be a map. The experimental results show that the position of a small unmanned aircraft is estimated properly and the map of the environment is constructed by using the proposed method. Finally, the reliability of the proposed method is verified by comparing the difference between the estimated values and the actual values.
Lodging rice is one of critical agro-meteorological disasters. In this study, the UAV-based multispectral imageries before and after rice lodging in rice paddy field of Jeollanamdo agricultural research and extension servicesin 2020 was analyzed. The UAV imagery on 14th Aug. includesthe paddy rice without any damage. However, 4th and 19th Sep. showed the area of rice lodging. Multispectral camera of 10 bands from 444 nm to 842 nm was used. At the area of restoration work against lodging rice, the reflectance from 531 nm to 842 nm were decreased in comparison to un-lodging rice. At the area of lodging rice, the reflectance of around 668 nm had small increases. Further, the blue and NIR (Near-Infrared) wavelength had larger. However, according to the types of lodging, the change of reflectance was different. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NDRE (Normalized Difference Red Edge) shows dome sensitivities to lodging rice, but they were different to types of lodging. These results will be useful to make algorithm to detect the area of lodging rice using a UAV.
Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R2 =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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