ನಿಖರವಾದ ನಕ್ಷೆ ರೂಪಿಸಲು ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸರ್ವೇಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಡ್ರೋನ್ ವೈಮಾನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಹೆಚ್ಚು ನವೀನ ಸರ್ವೇಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಡ್ರೋನ್ ವೈಮಾನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ವೈಮಾನಿಕ ಡ್ರೋನ್‌ಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಒಂದು ವೈಮಾನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಇದು ವೈಮಾನಿಕ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಡ್ರೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ ಸಹಾಯಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಒಂದು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ವೈಮಾನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.

ಡ್ರೋನ್ ಮೂಲಕ ವೈಮಾನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ತತ್ವವೆಂದರೆ ಡ್ರೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಡ್ರೋನ್ ನಿಗದಿತ ಮಾರ್ಗದ ಪ್ರಕಾರ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಾರಾಟದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಚಿತ್ರಗಳು ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಾನಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.

ಡ್ರೋನ್ ವೈಮಾನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭೂಮಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಅರಣ್ಯ ಮರಗಳ ಎತ್ತರ ಮತ್ತು ಉದ್ದ ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಮಾಹಿತಿ; ಅರಣ್ಯ ಹುಲ್ಲಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಮಾಹಿತಿ, ಇತ್ಯಾದಿ; ನದಿಯ ಆಳ ಮತ್ತು ಜಲಮೂಲಗಳ ಅಗಲ ಮುಂತಾದ ಜಲಮೂಲಗಳ ಮಾಹಿತಿ; ರಸ್ತೆಯ ಅಗಲ ಮತ್ತು ಇಳಿಜಾರಿನಂತಹ ರಸ್ತೆ ಸ್ಥಳಾಕೃತಿಯ ಮಾಹಿತಿ ಇತ್ಯಾದಿ; ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕಟ್ಟಡಗಳ ನಿಜವಾದ ಎತ್ತರ ಮತ್ತು ಆಕಾರದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಡ್ರೋನ್‌ನ ವೈಮಾನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯ ಉತ್ಪಾದನೆಗೂ ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಸ್ವಾಧೀನ ನಿಖರತೆಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ವಾಧೀನ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭೂದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಸ್ವಾಧೀನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡ್ರೋನ್ ವೈಮಾನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಎಂದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಡ್ರೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.