AUTOMATED CONTROL SYSTEMS FOR UNMANNED PLATFORMS FOR AGRICULTURAL DATA COLLECTION: ARCHITECTURE, SOFTWARE, DEVELOPMENT PROSPECTS

Authors

DOI:

https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.1.17

Keywords:

automated control systems, unmanned aerial vehicles, neural networks, artificial intelligence, intelligent monitoring systems

Abstract

The article is devoted to the study of the architectural principles and software and hardware of automated control systems for unmanned platforms for collecting, processing and analyzing data in agriculture. Particular attention is paid to the use of UAVs for precision agriculture, which provides monitoring of agricultural landscapes and optimization of agricultural processes. Purpose of the study. The purpose of the work is to analyze and evaluate architectural solutions and software and hardware for the effective functioning of automated UAV control systems aimed at monitoring and analyzing agro-technological parameters in agriculture. Materials and methods. The study used UAVs equipped with RGB cameras, multispectral and infrared sensors, thermal imagers, laser scanners and radar systems. The methods of photogrammetry, analysis of vegetation indices (NDVI, GNDVI, ExG, ExGR), convolutional neural networks (CNN) and deep learning for image processing were applied. Training samples were formed using data generators, and processing was carried out using specialized software integrated with GIS and cloud computing. Scientific results obtained. A prototype of an automated system based on UAVs was developed, capable of detecting phytopathological changes, assessing the state of soils and vegetation with an accuracy of spatial extension of 1–10 cm. A neural network model (InceptionV2) was implemented, which provides high-precision image classification, in particular for diagnosing plant diseases. The use of vegetation indices and heat maps made it possible to create cartograms of crop conditions and predict yield. The system demonstrated effectiveness in monitoring soil moisture, plant stress, and soil texture, contributing to the adoption of informed agrotechnological decisions. Prospects for further research. Further research involves improving sensor systems, implementing autonomous UAV swarms, integrating with IoT, and developing artificial intelligence algorithms for predicting agricultural parameters. It is planned to scale solutions for large agricultural areas and increase economic efficiency by optimizing monitoring and management costs.

References

Берневек І. А., Головко О., Роса Т., Корнієв В., Яремко О. М. Дослідження та алгоритми інтегрованого керування групою безпілотних літальних апаратів. ICTEE. 2024. Вип. 4, № 2. С. 29–37. DOI: https://doi.org/10.23939/ictee2024.02.029.

Бурлака С., Далека А. Технології БПЛА для сільського господарства. Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. 2024. № 339. С. 41. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-339-4-41.

Воронько В., Воронько І. Області застосування безпілотних літальних апаратів. Сучасний стан проведення наукових досліджень у IT-технологіях, галузях електроніки, інженерії, нанотехнологіях та транспортній сфері. 2020. С. 122–136. DOI: https://doi.org/10.36074/csriteenat.ed-1.08.

Ворох В. В., Зацерковний В. Використання безпілотних літальних апаратів в задачах прецизійного землеробства. Технічні науки та технології. 2024. № 4(38). С. 336–349. DOI: https://doi.org/10.25140/2411-5363-2024-4(38)-336-349.

Кучеренко О. І., Вакалюк Т. А. Огляд технічних та програмних засобів керування БПЛА. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2024. № 2(89). С. 170–176. DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.2.24.

Македон В. В., Байлова О. О. Планування і організація впровадження цифрових технологій в діяльність промислових підприємств. Науковий вісник Херсонського державного університету. Серія «Економічні науки». 2023. Випуск 47. C. 16–26. DOI: 10.32999/ksu2307-8030/2023-47-3.

Македон В. В., Ільченко Н. О. Кон’юнктура світового ринку ІТ-послуг в умовах економіки 4.0. Ефективна економіка. 2021. № 1. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=8525 (дата звернення: 05.04.2025). DOI: 10.32702/2307-2105-2021.1.8.

Папуша Д. Я., Оболонков Д. Ф. Автоматизація процесів обробки геодезичних даних за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання. Збірник наукових праць ДонНАБА. 2024. № 1(32). С. 36–41.

Савченко Я., Ягодзінський С., Литвиненко Л., Сушинський О. Апаратно-програмне забезпечення та застосування безпілотних літальних апаратів. Вісник Київського національного університету технологій та дизайну. 2024. № 3 (337). С. 41. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-337-3-41.

Танасійчук С., Говорущенко Т. Аналіз методів управління БПЛА (GPS позиціонування та інтелектуальні методи управління). Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. 2024. № 331(1). С. 462–468. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-331-70.

Юн Г. М., Мединський Д. В. Застосування безпілотних літальних апаратів у сільському господарстві. Наукоємні технології. 2017. № 4(36). С. 335–341. DOI: https://doi.org/10.18372/2310-5461.36.12232.

Яровий О. В. Системи управління безпілотними літальними апаратами для здійснення моніторингу наземних об’єктів. Системи управління, навігації та зв’язку: Збірник наукових праць. 2018. № 3(49). С. 33–38. DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.3.033.

Makam S., Komatineni B. K., Meena S. S., et al. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): An Adoptable Technology for Precise and Smart Farming. Discover Internet of Things. 2024. № 4. С. 12. DOI: https://doi.org/10.1007/s43926-024-00066-5.

Makedon V., Myachin V., Plakhotnik O., Fisunenko N., Mykhailenko O. Construction of a model for evaluating the efficiency of technology transfer process based on a fuzzy logic approach. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2024. no 2(13(128)). p. 47–57. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.300796.

Omer A. A., Akbari D. Smart Farming Platform Using IoT and UAVs. Iraqi Journal for Computers and Informatics. 2024. no 50(1). p. 151–171. https://doi.org/10.25195/ijci.v50i1.464.

Raj R., Kumar S., Lal S. P., Singh H., Pradhan J. A Brief Overview of Technologies in Automated Agriculture: Shaping the Farms of Tomorrow. International Journal of Environment and Climate Change. 2024. Vol. 14, No. 7. P. 181–209. DOI: https://doi.org/10.9734/ijecc/2024/v14i74263.

Shamshiri R. R., Sturm B., Weltzien C., Fulton J., Khosla R., Schirrmann M., Raut S., Basavegowda D. H., Yamin M., Hameed I. A. Digitalization of Agriculture for Sustainable Crop Production: A Use-Case Review. Frontiers in Environmental Science. 2024. № 12. DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1375193.

Zhang M., Wang S. Agricultural Unmanned Systems: Empowering Agriculture with Automation. Agronomy. 2024. no 14(6). p. 1203. https://doi.org/10.3390/agronomy14061203.

Published

2025-05-28

How to Cite

МАРЧЕНКО, О. (2025). AUTOMATED CONTROL SYSTEMS FOR UNMANNED PLATFORMS FOR AGRICULTURAL DATA COLLECTION: ARCHITECTURE, SOFTWARE, DEVELOPMENT PROSPECTS. Information Technology and Society, (1 (16), 136-144. https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.1.17