Telespazio Drone Remote Operation Management & Exploitation Solution (T-DROMES) es una solución integrada para la explotación de servicios basados en drones.
T-DROMES es una solución de gestión de flota y misión RPAS (Remote Piloted Aerial Systems), que permite escalar el uso de drones en operaciones complejas desde un punto de vista geográfico y de misión, en diferentes escenarios de aplicación.
Con T-DROMES, Telespazio ha implementado un modelo de negocio “Drone as a Service” (DaaS) que cubre, a través de un enfoque integrado, las actividades de diseño, planificación, gestión y ejecución de misiones de sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) para operaciones dedicadas y necesidades de aplicaciones específicas.

T-Dromes incluye:

• Una plataforma digital que soporta todas las fases de la Cadena de Valor relacionadas con las aplicaciones de drones: federación de operadores de drones, diseño general de la misión, soporte de autorización, planificación y gestión de la misión, adquisición de datos, generación de productos de información y acceso a los datos del usuario final
• Un conjunto de procedimientos y servicios de soporte, implementados en el back-end, que gestionan el flujo de trabajo general relacionado con la misión del dron, desde las solicitudes de los usuarios hasta la explotación de datos.
• Herramientas de software y cargas útiles de hardware para federar e interconectar drones propiedad del usuario final y operadores de drones externos.

Se realizarán los vuelos necesarios según solicitudes por medio de operadores de vuelos, realizándose un control de la misión de vuelo y obteniendo datos de precisión. 
Estos vuelos serán recopilados y procesados para la obtención de unos datos de calidad y precisión. 

Se utilizarán drones eficientes y precisos a los que se les añadirá una carga de pago en forma de sensor de muy alta resolución. 

Se utilizará un software específico de fotogrametría para el procesado de las imágenes recogidas del dron y generar el MDT y las ortoimágenes correspondientes. Aunque el proceso de generación de MDT es mayormente automático, dada la resolución y el entorno de operación (zonas de costa intermareal) el resultado no siempre será totalmente correcto.

Se ha previsto la realización un control de calidad manual para detectar posibles errores y corregirlos, ya que la calidad del MDT afectará al proceso posterior de ortorectificación de las imágenes ópticas y multiespectrales, que son el producto de entrada de los algoritmos de identificación de especies mediante IA.

Dadas las características de los datos en cuanto a volumen y tipo de información, así como las necesidades de procesamiento poniendo especial foco en la privacidad, seguridad y disponibilidad, se propone una arquitectura de almacenamiento y procesamiento en la nube que ofrece Amazon Web Services (AWS). La solución será escalable y estará basada en tecnologías y estándares abiertos.

Para la identificación de mejilla se desarrollará un módulo software de segmentación y clasificación de objetos de interés basado en algoritmos de Inteligencia Artificial. Este módulo tomará las imágenes ortorectificadas de entrada proporcionadas por el sistema y las procesará para proporcionar información de las regiones en las que se identifique la presencia de mejilla. Adicionalmente, se valorará la posibilidad de incorporar a la base de datos de entrenamiento muestras correspondientes a imágenes oblicuas para aquellas zonas de muy alta pendiente. También se valorará añadir clases adicionales relativas a otras especies como por ejemplo percebe.