Aerokosmoso duomenų centras
Nuotolinio stebėjimo istorija prasidėjo apie 1840 metus, kai skrendantys oro balionais padarė pirmąsias žemės nuotraukas su neseniai išrasta fotokamera. Šios srities technologijos vystytos per pirmąjį pasaulinį karą žvalgybai ir išsivystė į atskirą šaką per antrąjį. Kitas žingsnis - kameros raketomis skraidintos į kosmosą, vėliau integruotos į palydovus. Nuotolinis stebėjimas, kaip operatyvinė informacijos apie Žemę rinkimo pasikartojančiu grafiku sistema, subrendo 1970-aisiais, kai buvo skraidinami prietaisai su Landsat palydovu. Netrukus pirmojo pasaulio šalys pradėjo kurti ir leisti pagamintus savo palydovus ir sudaryti jų tinklus.
Šiuo metu nuotoliniai stebėjimai atliekami palydovais, lėktuvais, sraigtasparniais, dėl greito ir sąlyginai pigaus taikymo įvairiausiam duomenų rinkimui populiarėja bepiločių orlaivių taikymas. Apibendrinus nuotoliniu stebėjimu populiariai laikomas informacijos apie objektą rinkimas ir interpretavimas, nesant fiziniam kontaktui su objektu. Nuotolinis stebėjimas naudojamas daugelyje sričių, įskaitant geografiją, žemės matavimus ir daugumą Žemės mokslo sričių (pavyzdžiui, hidrologija, ekologija, meteorologija, okeanografija, glaciologija, geologija); jis taip pat aktualus karinei pramonei, žvalgybai, įvairiems komerciniams, ekonominiams, valstybės ir miestų planavimo ar humanitarinėms veikloms, nelaimių likvidavimui.
Vystant atskiras technologijas (fotokameras, aktyvius jutiklius bei pilotuojamus ir bepiločius orlaivius) nuolat didėja mokslinių tyrimų, sistemų vystymo, pritaikomumo darbų poreikis. Bepiločių orlaivių rinka prasidėjo apie 2010 metus ir pasiekė staigų augimo šuolį 2018 metais. 2020 metų gruodžio duomenimis prognozuojama, jog ši rinka nuolat augs ir iki 2027 m. pasaulyje rinkos vertė bus 56,18 mlrd. USD.
Vilnius Tech AGAI padaliniai ir mokslinių tyrimų grupės bendradarbiauja su Lietuvos Kariuomene, Karinėmis Jūrų Pajėgomis, VSAT. Yra sukūrę daugiau kaip 10 įvairiems nuotolinių duomenų rinkimo poreikiams skirtus bepiločių orlaivių (BO) prototipus, BO ir mažųjų palydovų (nanopalydovų) taikymą ir plėtoja šeši doktorantai.
Vystant atskiras technologijas (fotokameras, aktyvius jutiklius bei pilotuojamus ir bepiločius orlaivius) nuolat didėja mokslinių tyrimų, sistemų vystymo, pritaikomumo darbų poreikis. Bepiločių orlaivių rinka prasidėjo apie 2010 metus ir pasiekė staigų augimo šuolį 2018 metais. 2020 metų gruodžio duomenimis prognozuojama, jog ši rinka nuolat augs ir iki 2027 m. pasaulyje rinkos vertė bus 56,18 mlrd. USD.
Vilnius Tech AGAI padaliniai ir mokslinių tyrimų grupės bendradarbiauja su Lietuvos Kariuomene, Karinėmis Jūrų Pajėgomis, VSAT. Yra sukūrę daugiau kaip 10 įvairiems nuotolinių duomenų rinkimo poreikiams skirtus bepiločių orlaivių (BO) prototipus, BO ir mažųjų palydovų (nanopalydovų) taikymą ir plėtoja šeši doktorantai.
Aerokosmoso duomenų centras teikia paslaugas mokslo ir verslo atstovams. Pagrindinės kryptys: bepiločių orlaivių naudingojo krovinio pritaikymas, specializuotų orlaivių sistemų įvairiems nuotoliniam duomenų rinkimui sukūrimas ir vystymas, mažųjų palydovų (nanopalydovų) duomenų perdavimo ir kitų sistemų tobulinimas.
Kuo galime būti naudingi ?
Bepiločių orlaivių taikymo ir vystymo paslaugos:
- Bepiločių orlaivių taikymas moksliniams tyrimams
- Bepiločių orlaivių sistemų kūrimas pagal poreikį
- Bepiločio orlaivio naudingojo krovinio pritaikymas
- įvairių duomenų rinkimas bepiločiais orlaiviais, sraigtasparniais ar lėktuvais
- taškų debesų iš bepiločio orlaivio nuotraukų sudarymas
- taškų debesų sudarymas iš LiDAR šaltinio
- surinktų duomenų pradinis apdorojimas
- surinktų duomenų apjungimas (skirtingo laiko)
- surinktų duomenų apjungimas (skirtingų šaltinių ar technologijų)
- paviršių modeliavimas iš surinktų duomenų
- objektų modeliavimas iš surinktų duomenų
- virtualios aplinkos kūrimas filmavimui
- virtualios aplinkos kūrimas kompiuteriniams žaidimams
- interaktyvios vizualizacijos ar turai
- aplinkos vizualizavimas teritorijų planavimui, pastatų gamintojams ir architektams
- statinių objektų (pastatų ir statinių) atpažinimas iš skrydžio vaizdų
- judančių objektų (automobilių, traukinių, žmonių) atpažinimas iš skrydžio vaizdų
- objektų ar jų savybių iš fotogrametriškai gautų taškų debesų filtravimas
- objektų ar jų savybių iš LiDAR taškų debesų filtravimas
- objektų ar jų savybių iš fotogrametriškai, LiDAR gautų taškų debesų ir vektorinių GIS duomenų filtravimas
-
- Puslapio administratoriai:
- Linas Vaitonis
- Laurynas Šišovas
- Virginija Leonavičiūtė
- Karolina Kardokaitė
- Ugnė Daraškevičiūtė