論文の概要: Towards Robotic Lake Maintenance: Integrating SONAR and Satellite Data to Assist Human Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06266v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 13:30:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.99168
• Title: Towards Robotic Lake Maintenance: Integrating SONAR and Satellite Data to Assist Human Operators
• Title（参考訳）: ロボット湖の保全に向けて:SONARと衛星データの統合による人的操作支援
• Authors: Ahmed H. Elsayed, Christoph Manss, Tarek A. El-Mihoub, Andrej Lejman, Frederic Stahl,
• Abstract要約: 本稿では,人工湖沼の保全のための目的雑草収穫支援のための2段階的アプローチを提案する。 マルチビームSound NAvigation and Ranging (SONAR) を備えた無人表面車両 (USV) は、水生植物を正確に検出し定量化するために高分解能水位マッピングを行う。 人工湖沼における植生管理を改善するため,衛星画像と水中音響センサの統合の可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13048920509133805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Water Bodies (AWBs) are human-made systems that require continuous monitoring due to their artificial biological processes. These systems demand regular maintenance to manage their ecosystems effectively. As a result of these artificial conditions, underwater vegetation can grow rapidly and must be harvested to preserve the ecological balance. This paper proposes a two-step approach to support targeted weed harvesting for the maintenance of artificial lakes. The first step is the initial detection of Submerged Aquatic Vegetation (SAV), also referred to in this paper as areas of interest, is performed using satellite-derived indices, specifically the Aquatic Plants and Algae (APA) index, which highlights submerged vegetation in water bodies. Subsequently, an Unmanned Surface Vehicle (USV) equipped with multibeam SOund NAvigation and Ranging (SONAR) performs high-resolution bathymetric mapping to locate and quantify aquatic vegetation precisely. This two-stage approach offers an effective human-robot collaboration, where satellite data guides the USV missions and boat skippers leverage detailed SONAR maps for targeted harvesting. This setup narrows the search space and reduces manual workload from human operators, making the harvesting process less labour-intensive for operators. Preliminary results demonstrate the feasibility of integrating satellite imagery and underwater acoustic sensing to improve vegetation management in artificial lakes.
• Abstract（参考訳）: 人工水体 (Artificial Water Bodies, AWB) は、人工的な生物学的プロセスのために連続的なモニタリングを必要とする人造システムである。 これらのシステムは、生態系を効果的に管理するために定期的なメンテナンスを要求する。 これらの人工的な条件により、水中の植生は急速に成長し、生態系のバランスを保つために収穫されなければならない。 本稿では,人工湖沼の保全のための目的雑草収穫支援のための2段階的アプローチを提案する。 第1段階は,水生植物(SAV)の初期検出であり,特に水生植物(APA)指数を用いて,水生植物(水生植物)指数(水生植物)指数(水生植物)指数(水生植物)指数(水生植物)指数(水生植物)指数(水生植物(水生植物)指数(水生植物)指数(水生植物(水生植物)指数(水生植物(水生植物)指数)指数(水生植物(水生植物(水生植物)指数)指数(水生植物(水生植物)指数(水生植物(水生植物)指数)指数(水生植物(水生植物)指数)指数(水生植物(水生植物)指数)指数(水生植物(水生植物)指数)指数(水生植物(水生植物)指数)指数(水生植物(水生植物)指数(水生植物指数)指数(APA指数)指数(APA指数)指数 その後、マルチビーム・ソウンド・ナビゲーション・ランギング(SONAR)を備えた無人表面車両(USV)が高分解能な水生植生の特定と定量化を行う。 この2段階のアプローチは、効率的な人間とロボットのコラボレーションを提供し、衛星データによってUSVのミッションをガイドし、ボートのスキッパーは目標とする収穫のために詳細なSONARマップを利用する。 このセットアップにより、検索スペースが狭まり、人間の操作者による手作業の負荷が軽減され、収穫プロセスが操作者にとって労働集約性が低下する。 人工湖沼における植生管理を改善するため,衛星画像と水中音響センサの統合の可能性を示した。

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