Problems of risk management in the technosphere Problems of risk management in the technosphere Проблемы управления рисками в техносфере 1998-8990 112595 10.61260/1998-8990-2025-4-201-214 Пожарная безопасность Fire safety Пожарная безопасность A COMPARATIVE ANALYSIS OF DOMESTICALLY PRODUCED UNMANNED AIRCRAFT SYSTEMS FOR FOREST FIRE DETECTION AND MONITORING СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ БЕСПИЛОТНЫХ АВИАЦИОННЫХ СИСТЕМ ОТЕЧЕСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И МОНИТОРИНГА ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ https://orcid.org/0000-0002-5407-8394 Османов Шамиль Абубакарович Osmanov Shamil A. sh.osmanov@igps.ru https://orcid.org/0000-0003-4053-7462 Клюй Валерий Владимирович Klyuj Valery V. val-1964@yandex.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Козлова Ирина Викторовна Kozlova Irina V. lisenoklll@mail.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России Санкт-Петербург Россия Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia Saint-Petersburg Russian Federation Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России Санкт-Петербург Россия Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia Saint-Petersburg Russian Federation Академия Государственной противопожарной службы МЧС России Москва Россия Academy of State fire service of EMERCOM of Russia Moscow Russian Federation 24 12 2025 24 12 2025 2025 4 201 214 16 09 2025 02 10 2025 https://journals.igps.ru/en/nauka/article/112595/view

В рамках исследования проведен сравнительный анализ беспилотных авиационных систем отечественного производства для обнаружения и мониторинга лесных пожаров. Отмечено, что на текущий момент рынок отечественных производителей активно развивается, и российские образцы не уступают зарубежным аналогам. Предметом исследования выступают беспилотные летательные аппараты самолетного типа отечественного производства, а именно: «SIGMA», «Патруль-30», «Горизонт-Аэро», «Скат», «Груша», «Supercam S-250», «InnoVtol-3s», «Zala 421-04M», «Орлан-10». Методологическая база исследования включает критический анализ указанных моделей. В ходе исследования детально рассмотрена каждая модель и выделены наилучшие из них по критериям дальности полёта, максимального времени полёта, массы, габаритов, полезной нагрузки, дальности связи и стоимости. Также учтены отличительные особенности каждого образца. Полученные данные свидетельствуют о существенном потенциале использования беспилотных авиационных систем отечественного производства для обнаружения и мониторинга лесных пожаров. При этом наилучшую эффективность показывают модели самолетного типа.

The study conducted a comparative analysis of domestically produced unmanned aerial systems for detecting and monitoring forest fires. It was noted that the domestic market is currently actively developing, and Russian models are comparable to their foreign counterparts. The study focused on domestically produced aircraft-type unmanned aerial vehicles, namely: SIGMA, Patrol-30, Gorizont-Aero, Skat, Grusha, Supercam S-250, InnoVtol-3s, Zala 421-04M and Orlan-10. The study's methodology included a critical analysis of these models. Each model was examined in detail, and the best were identified based on flight range, maximum flight time, weight, dimensions, payload, communication range, and cost. The distinctive features of each model were also considered. The data obtained demonstrate the significant potential of using domestically produced unmanned aerial systems for detecting and monitoring forest fires. Aircraft-based models demonstrate the greatest effectiveness.

 анализ сравнительный анализ беспилотные летательные аппараты беспилотный летательный аппарат беспилотных авиационных систем отечественное производство мониторинг обнаружение лесные пожары analysis comparative analysis unmanned aerial vehicles unmanned aerial vehicle unmanned aerial systems domestic production monitoring detection forest fires

Асадов Х.Г., Байрамов Г.З. Вопросы создания системы раннего обнаружения лесных пожаров на базе беспилотных авиационных систем // Контроль. Диагностика. 2024. Т. 27. № 4 (310). С. 64–68. DOI: 10.14489/td.2024.04.pp.064-068. EDN SCMPEK. Asadov H.G., Bajramov G.Z. Voprosy sozdaniya sistemy rannego obnaruzheniya lesnyh pozharov na baze bespilotnyh aviacionnyh sistem // Kontrol'. Diagnostika. 2024. T. 27. № 4 (310). S. 64–68. DOI: 10.14489/td.2024.04.pp.064-068. EDN SCMPEK. Сысоева Т.П., Калач А.В. Перспективы развития беспилотных авиационных систем // Сибирский пожарно-спасательный вестник. 2025. № 3 (38). С. 111–118. DOI: 10.34987/vestnik.sibpsa.2025.41.36.010. Sysoeva T.P., Kalach A.V. Perspektivy razvitiya bespilotnyh aviacionnyh sistem // Sibirskij pozharno-spasatel'nyj vestnik. 2025. № 3 (38). S. 111–118. DOI: 10.34987/vestnik.sibpsa.2025.41.36.010. Насырова Г.Н., Насыров И.Р. Обнаружение лесных пожаров с помощью БПЛА самолетного типа // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9-5 (96). С. 7–11. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-9-5-7-11. EDN MHUYQD. Nasyrova G.N., Nasyrov I.R. Obnaruzhenie lesnyh pozharov s pomoshch'yu BPLA samoletnogo tipa // Mezhdunarodnyj zhurnal gumanitarnyh i estestvennyh nauk. 2024. № 9-5 (96). S. 7–11. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-9-5-7-11. EDN MHUYQD. Типы БПЛА и возможности использования в целях мониторинга и предотвращения лесных пожаров / А.Е. Серебряков [и др.] // Наука. Техника. Технологии (политехнический вестник). 2021. № 4. С. 175–178. EDN LBFWSB. Tipy BPLA i vozmozhnosti ispol'zovaniya v celyah monitoringa i predotvrashcheniya lesnyh pozharov / A.E. Serebryakov [i dr.] // Nauka. Tekhnika. Tekhnologii (politekhnicheskij vestnik). 2021. № 4. S. 175–178. EDN LBFWSB. Игайкина И.И., Даськин И.Н. Анализ эффективности беспилотных авиационных систем для мониторинга пожаров сельхозугодий // Сельский механизатор. 2023. № 1-2. С. 5–7. DOI: 10.47336/0131-7393-2023-1-2-5-6-7. EDN RKLEFV. Igajkina I.I., Das'kin I.N. Analiz effektivnosti bespilotnyh aviacionnyh sistem dlya monitoringa pozharov sel'hozugodij // Sel'skij mekhanizator. 2023. № 1-2. S. 5–7. DOI: 10.47336/0131-7393-2023-1-2-5-6-7. EDN RKLEFV. Яковенко Т.А., Сопига В.А. Автоматический мониторинг и измерение пожаров с использованием беспилотных авиационных систем // Инновации и инвестиции. 2025. № 3. С. 529–532. EDN XOYZSU. Yakovenko T.A., Sopiga V.A. Avtomaticheskij monitoring i izmerenie pozharov s ispol'zovaniem bespilotnyh aviacionnyh sistem // Innovacii i investicii. 2025. № 3. S. 529–532. EDN XOYZSU. Королев Д.С., Калач А.В., Кончаков С.А. Совершенствование технических интеллектуальных систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров // Проблемы управления рисками в техносфере. 2023. № 1 (65). С. 105–113. EDN UESSTV. Korolev D.S., Kalach A.V., Konchakov S.A. Sovershenstvovanie tekhnicheskih intellektual'nyh sistem obnaruzheniya i monitoringa lesnyh pozharov // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2023. № 1 (65). S. 105–113. EDN UESSTV. Веретенникова Н.С., Кислов В.И., Еременко К.Ю. Проблема своевременного обнаружения и ликвидация лесных пожаров // Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7. № 6. С. 56–59. DOI: 10.33619/2414-2948/67/07. EDN IHUZJP. Veretennikova N.S., Kislov V.I., Eremenko K.Yu. Problema svoevremennogo obnaruzheniya i likvidaciya lesnyh pozharov // Byulleten' nauki i praktiki. 2021. T. 7. № 6. S. 56–59. DOI: 10.33619/2414-2948/67/07. EDN IHUZJP. Катаев М.Ю., Карташов Е.Ю., Гейко П.П. Обнаружение лесных пожаров по изображениям, полученным с БПЛА // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2023. Т. 26. № 3. С. 72–79. DOI: 10.21293/1818-0442-2023-26-3-72-79. EDN EDMOMX. Kataev M.Yu., Kartashov E.Yu., Gejko P.P. Obnaruzhenie lesnyh pozharov po izobrazheniyam, poluchennym s BPLA // Doklady Tomskogo gosudarstvennogo universiteta sistem upravleniya i radioelektroniki. 2023. T. 26. № 3. S. 72–79. DOI: 10.21293/1818-0442-2023-26-3-72-79. EDN EDMOMX. Беляев А.Э., Будевич Е.А., Вычерова Н.Р. Выделение пламени и дыма на изображениях, полученных камерами БПЛА в системе раннего обнаружения лесных пожаров // Системы. Методы. Технологии. 2022. № 4 (56). С. 126–131. DOI: 10.18324/2077-5415-2022-4-126-131. EDN CPNSWY. Belyaev A.E., Budevich E.A., Vycherova N.R. Vydelenie plameni i dyma na izobrazheniyah, poluchennyh kamerami BPLA v sisteme rannego obnaruzheniya lesnyh pozharov // Sistemy. Metody. Tekhnologii. 2022. № 4 (56). S. 126–131. DOI: 10.18324/2077-5415-2022-4-126-131. EDN CPNSWY. Georgiev A.G. An evaluation of fire detection methods: comparative analysis and performance assessment 16 // Proceedings of University of RUSE. 2023. Т. 62. Georgiev A.G. An evaluation of fire detection methods: comparative analysis and performance assessment 16 // Proceedings of University of RUSE. 2023. T. 62. Akhloufi M.A., Couturier A., Castro N.A. Unmanned aerial vehicles for wildland fires: Sensing, perception, cooperation and assistance // Drones. 2021. Т. 5. № 1. С. 15. Akhloufi M.A., Couturier A., Castro N.A. Unmanned aerial vehicles for wildland fires: Sensing, perception, cooperation and assistance // Drones. 2021. T. 5. № 1. S. 15. Unmanned aerial vehicle assisted forest fire detection using deep convolutional neural network / A. Rahman [et al.] // Intell. Autom. Soft Comput. 2023. Т. 35. № 3. С. 3259–3277. Unmanned aerial vehicle assisted forest fire detection using deep convolutional neural network / A. Rahman [et al.] // Intell. Autom. Soft Comput. 2023. T. 35. № 3. S. 3259–3277. UAVs-FFDB: A high-resolution dataset for advancing forest fire detection and monitoring using unmanned aerial vehicles (UAVs) / M.N. Mowla [et al.] // Data in brief. 2024. Т. 55. С. 110706. UAVs-FFDB: A high-resolution dataset for advancing forest fire detection and monitoring using unmanned aerial vehicles (UAVs) / M.N. Mowla [et al.] // Data in brief. 2024. T. 55. S. 110706. Unmanned aerial vehicle-based forest fire detection systems: A comprehensive review / J. Patel [et al.] // Available at SSRN 4603404. 2023. Unmanned aerial vehicle-based forest fire detection systems: A comprehensive review / J. Patel [et al.] // Available at SSRN 4603404. 2023. Intelligent methods for forest fire detection using unmanned aerial vehicles / N. Abramov [et al.] // Fire. 2024. Т. 7. № 3. С. 89. Intelligent methods for forest fire detection using unmanned aerial vehicles / N. Abramov [et al.] // Fire. 2024. T. 7. № 3. S. 89. Forest fire monitoring system supported by unmanned aerial vehicles and edge computing: a performance evaluation using petri nets / A. Sabino [et al.] // Cluster Computing. 2024. Т. 27. № 7. С. 9735–9755. Forest fire monitoring system supported by unmanned aerial vehicles and edge computing: a performance evaluation using petri nets / A. Sabino [et al.] // Cluster Computing. 2024. T. 27. № 7. S. 9735–9755. The use of unmanned aerial vehicles in the detection of forest fires with a gas detection technique / M. Masat [et al.] // NanoEra. 2021. Т. 1. № 1. С. 14–18. The use of unmanned aerial vehicles in the detection of forest fires with a gas detection technique / M. Masat [et al.] // NanoEra. 2021. T. 1. № 1. S. 14–18. Recent advances in unmanned aerial vehicle forest remote sensing – A systematic review. part I: A general framework / R. Dainelli [et al.] // Forests. 2021. Т. 12. № 3. С. 327. Recent advances in unmanned aerial vehicle forest remote sensing – A systematic review. part I: A general framework / R. Dainelli [et al.] // Forests. 2021. T. 12. № 3. S. 327. Data collection task planning of a fixed-wing unmanned aerial vehicle in forest fire monitoring / H. Zhang [et al.] // IEEE Access. 2021. Т. 9. С. 109847–109864. Data collection task planning of a fixed-wing unmanned aerial vehicle in forest fire monitoring / H. Zhang [et al.] // IEEE Access. 2021. T. 9. S. 109847–109864. Kim S.Yu., Muminov A. Forest fire smoke detection based on deep learning approaches and unmanned aerial vehicle images // Sensors. 2023. Т. 23. № 12. С. 5702. Kim S.Yu., Muminov A. Forest fire smoke detection based on deep learning approaches and unmanned aerial vehicle images // Sensors. 2023. T. 23. № 12. S. 5702. Sarikaya Basturk N. Forest fire detection in aerial vehicle videos using a deep ensemble neural network model // Aircraft engineering and aerospace technology. 2023. Т. 95. № 8. С. 1257–1267. Sarikaya Basturk N. Forest fire detection in aerial vehicle videos using a deep ensemble neural network model // Aircraft engineering and aerospace technology. 2023. T. 95. № 8. S. 1257–1267. Potential of UAV application for forest fire detection / A. Muid [et al.] // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2022. Т. 2243. № 1. С. 012041. Potential of UAV application for forest fire detection / A. Muid [et al.] // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2022. T. 2243. № 1. S. 012041. Sharma A., Singh P. K. UAV based framework for effective data analysis of forest fire detection using 5G networks: An effective approach towards smart cities solutions // International Journal of Communication Systems. 2025. Т. 38. № 1. С. e4826. Sharma A., Singh P. K. UAV based framework for effective data analysis of forest fire detection using 5G networks: An effective approach towards smart cities solutions // International Journal of Communication Systems. 2025. T. 38. № 1. S. e4826. Recent advances in Unmanned Aerial Vehicles forest remote sensing– A systematic review. Part II: Research applications / R. Dainelli [et al.] // Forests. 2021. Т. 12. № 4. С. 397. Recent advances in Unmanned Aerial Vehicles forest remote sensing – A systematic review. Part II: Research applications / R. Dainelli [et al.] // Forests. 2021. T. 12. № 4. S. 397. A vision-based detection and spatial localization scheme for forest fire inspection from UAV / K. Lu [et al.] // Forests. 2022. Т. 13. № 3. С. 383. A vision-based detection and spatial localization scheme for forest fire inspection from UAV / K. Lu [et al.] // Forests. 2022. T. 13. № 3. S. 383. Использование беспилотных авиационных систем для обнаружения лесных пожаров / М.В. Полежаева [и др.] // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. 2024. № 1 (49). С. 67–78. EDN KKRFTC. Ispol'zovanie bespilotnyh aviacionnyh sistem dlya obnaruzheniya lesnyh pozharov / M.V. Polezhaeva [i dr.] // Informacionnye tekhnologii i sistemy: upravlenie, ekonomika, transport, pravo. 2024. № 1 (49). S. 67–78. EDN KKRFTC.