Telespazio Drone Remote Operation Management & Exploitation Solution (T-DROMES) é unha solución integrada para a explotación de servizos baseados en drones.
T-DROMES é unha solución de xestión de flotas e misións RPAS (Remote Piloted Aerial Systems), que permite escalar o uso de drons en operacións complexas desde o punto de vista xeográfico e da misión, en diferentes escenarios de aplicación.
Con T-DROMES, Telespazio implementou un modelo de negocio “Drone as a Service” (DaaS) que abrangue, mediante un enfoque integrado, as actividades de deseño, planificación, xestión e execución de misións de sistemas de aeronaves non tripuladas (UAS) para operacións dedicadas e necesidades específicas de aplicación.

T-Dromes inclúen:

• Unha plataforma dixital que admite todas as fases da Cadea de Valor relacionadas coas aplicacións de drones: federación de operadores de drones, deseño global da misión, apoio á autorización, planificación e xestión da misión, adquisición de datos, xeración de produtos de información e acceso aos datos dos usuarios finais.
• Un conxunto de procedementos e servizos de apoio, implementados no back-end, que xestionan o fluxo de traballo global relacionado coa misión do dron, desde as solicitudes dos usuarios ata a explotación de datos.
• Ferramentas de software e cargas útiles de hardware para federar e interconectar drons de usuarios finais e operadores de drons de terceiros.

Os voos necesarios realizaranse segundo as solicitudes dos operadores de voo, realizando un control da misión de voo e obtendo datos de precisión.
Estes voos compilaranse e procesaranse para obter datos de calidade e precisión.

Utilizaranse drons eficientes e precisos aos que se engadirá unha carga útil en forma de sensor de moi alta resolución.

Utilizarase un software de fotogrametría específico para procesar as imaxes recollidas do dron e xerar o DTM e as ortoimaxes correspondentes. Aínda que o proceso de xeración de DTM é maioritariamente automático, dada a resolución e o entorno operativo (zonas costeiras intermareais) o resultado non sempre será completamente correcto.

Planificouse un control manual de calidade para detectar posibles erros e corrixilos, xa que a calidade do MDT afectará ao proceso posterior de ortorectificación das imaxes ópticas e multiespectrais, que son o produto de entrada dos algoritmos de identificación de especies mediante IA.

.

Dadas as características dos datos en canto a volume e tipo de información, así como as necesidades de tratamento, con especial atención á privacidade, seguridade e dispoñibilidade, proponse unha arquitectura de almacenamento e procesamento na nube que ofrece Amazon Web Services (AWS). ). A solución será escalable e basearase en tecnoloxías e estándares abertos.

Para a identificación das mexillas desenvolverase un módulo de software de segmentación e clasificación de obxectos de interese baseado en algoritmos de Intelixencia Artificial. Este módulo tomará as imaxes ortorrectificadas de entrada proporcionadas polo sistema e procesalas para proporcionar información sobre as rexións onde se identifica a presenza de mexilla. Adicionalmente, valorarase a posibilidade de incorporar á base de datos de formación mostras correspondentes a imaxes oblicuas para aquelas zonas con pendentes moi pronunciadas. Tamén se considerará engadir clases adicionais relacionadas con outras especies, como o percebe.