IRTUM – Institutional Repository of the Technical University of Moldova

Advanced drone-based monitoring of agricultural, forestry, and aquatic ecosystems: technical framework

Show simple item record

dc.contributor.author GUTU, Maria
dc.contributor.author ROTARU, Lilia
dc.contributor.author ALEXEI, Victoria
dc.contributor.author KAPUSTEANSKI, Maxim
dc.date.accessioned 2025-09-25T17:29:38Z
dc.date.available 2025-09-25T17:29:38Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.citation GUTU, Maria; Lilia ROTARU; Victoria ALEXEI and Maxim KAPUSTEANSKI. Advanced drone-based monitoring of agricultural, forestry, and aquatic ecosystems: technical framework. Journal of Engineering Science. 2025, vol. 32, nr 2, pp. 108-121. ISSN 2587-3474, eISSN 2587-3482. en_US
dc.identifier.isbn 2587-3474
dc.identifier.isbn 2587-3482
dc.identifier.uri https://www.doi.org/10.52326/jes.utm.2025.32(2).10
dc.identifier.uri https://repository.utm.md/handle/5014/33325
dc.description.abstract The rapid advancement of drone technology has significantly transformed environmental monitoring, enhancing capabilities for observing and managing agricultural, forestry, and aquatic ecosystems. This paper presents a comprehensive technical framework for implementing advanced drone-based systems into ecosystem monitoring, focusing on integrating high-resolution sensors, data processing, and artificial intelligence-based analytics. The framework incorporates modern technologies, including drones from Da-Jiang Innovations or First-Person View drones equipped with metric cameras for aerial photogrammetry. These can be further enhanced with multispectral and Light Detection and Ranging sensors to acquire real-time data, enabling more effective analysis. Furthermore, the Proxmox Virtual Environment is the core of the system’s architecture, increasing effective virtualisation and deployment. Core data processing technologies include Python scripts, Quantum Geographic Information System, and Pix4D software for photogrammetric reconstruction, as well as Elasticsearch for database management, acquisition, and storage. The Kibana platform ensures interactive data visualisation and supports evidence-based decision-making. The service-oriented structure and system modularity enable the rapid integration of new analytical tools that are adaptable to diverse ecological contexts. Validation in operational environments confirms the framework’s ability to address challenges in ecosystem management, particularly in remote areas. This integrated approach contributes to more sustainable and adaptive ecosystem monitoring and management practices. en_US
dc.description.abstract Evoluția accelerată a tehnologiei dronelor a transformat semnificativ procesul de monitorizare a mediului, extinzând capacitățile de observare și gestionare a ecosistemelor agricole, forestiere și acvatice. Lucrarea prezintă un cadru tehnico-științific complex pentru implementarea sistemelor avansate de monitorizare ecologică bazate pe drone, cu accent pe integrarea senzorilor multispectrali și a tehnologiei de detectare și măsurare a distanței prin lumină, precum și a analiticii avansate asistate de inteligență artificială. Arhitectura este fundamentată pe mediul virtual Proxmox, care permite virtualizarea scalabilă și implementarea modulară a componentelor. Fluxurile de achiziție și procesare a datelor utilizează scripturi automatizate în Python, sistemul geografic de informații Quantum pentru analiză geospațială, Pix4D pentru reconstrucție fotogrammetrică și Elasticsearch pentru stocare și indexare performantă. Platforma Kibana asigură vizualizarea interactivă a datelor și sprijină procesul decizional bazat pe dovezi. Structura orientată pe servicii și modularitatea sistemului permit integrarea rapidă a noilor instrumente analitice, adaptabile diverselor contexte ecologice. Validarea experimentală în medii operaționale confirmă eficiența metodologiei propuse în depășirea constrângerilor geografice, promovând astfel o guvernanță ecologică sustenabilă și adaptativă, bazată pe tehnologii de teledetecție de generație nouă. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Technical University of Moldova en_US
dc.relation.ispartofseries Journal of Engineering Science, 2025, vol. 32, nr. 2;
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject drone-based monitoring en_US
dc.subject ecosystem management en_US
dc.subject real-time data processing en_US
dc.subject ai-driven analytics en_US
dc.subject precision agriculture en_US
dc.subject monitorizare bazată pe drone en_US
dc.subject managementul ecosistemelor en_US
dc.subject procesarea datelor în timp real en_US
dc.subject analize bazate pe inteligenţă artificială en_US
dc.subject agricultură de precizie en_US
dc.title Advanced drone-based monitoring of agricultural, forestry, and aquatic ecosystems: technical framework en_US
dc.title.alternative Cadru tehnic pentru monitorizarea avansată a ecosistemelor agricole, forestiere și acvatice bazată pe tehnologia dronelor en_US
dc.type Article en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Browse

My Account