Dùng máy bay không người lái rà phá bom mìn
Tổ chức từ thiện rà phá bom mìn của Anh The HALO Trust đã hợp tác với Routescene để thực hiện dự án máy bay không người lái (UAV Lidar) tại Cuito Cuanavale, thuộc tỉnh Cuando Cubango của Angola. Nghiên cứu điển hình này chứng minh lợi ích của UAV Lidar trong việc phát hiện và lập bản đồ các đặc điểm bãi mìn làm cơ sở để lập kế hoạch rà phá.
Kết quả có thể giúp nỗ lực rà phá an toàn hơn và có thể đẩy nhanh quá trình rà phá thông qua phương pháp tiếp cận có mục tiêu.
Nhiều bãi mìn dài 20-30km
Mìn giăng bừa bãi làm bị thương và giết chết vô số động vật và tới 5.000 người mỗi năm, khiến môi trường sống không thể tiếp cận và sử dụng được, đồng thời hủy hoại sinh mạng và sinh kế con người. Ít nhất 60 quốc gia và vùng lãnh thổ trên thế giới bị ô nhiễm bom mìn, do di sản trong quá khứ hoặc do hậu quả của các cuộc xung đột gần đây hoặc đang diễn ra, chẳng hạn như ở Ukraine và các khu vực khác. Quá trình rà phá là một quá trình tốn kém và chậm chạp, và rõ ràng là cần phải đẩy nhanh quá trình rà phá bom mìn trên toàn thế giới.

Ở Angola, bom mìn là tàn tích của cuộc nội chiến kéo dài từ năm 1975 đến năm 2002. Tỉnh Cuando Cubango đã chứng kiến một số cuộc giao tranh ác liệt nhất và Trận Cuito Cuanavale là cuộc xung đột lớn nhất trong cuộc chiến. Trong suốt cuộc xung đột, cả hai bên đều rải rất nhiều mìn, tạo ra nhiều bãi mìn. Nhiều bãi mìn dài 20-30km, bao gồm các vành đai mìn hỗn hợp gồm mìn chống xe (AV) và mìn chống bộ binh (AP) tiếp tục gây ra mối đe dọa chết người cho cộng đồng địa phương.
Để hỗ trợ các hoạt động rà phá bắt đầu tại Cuito Cuanavale vào năm 2005, HALO Trust đã thử nghiệm sử dụng cảm biến từ xa bằng các phương tiện bay không người lái UAV hoặc 'máy bay không người lái' bao gồm camera hồng ngoại nhiệt (TIR) và RGB để xác định vật liệu chưa nổ (UXO). Tuy nhiên, nhiều chỉ số xung đột cho thấy sự hiện diện của mìn AV và AP - chẳng hạn như ở chiến hào, boongke hoặc hố bom - hiện đã bị cây cối mọc um tùm và không còn nhìn thấy được từ mặt đất hoặc trên không bằng các cảm biến RGB hoặc TIR gắn trên UAV. Do đó, cần có một phương pháp phát hiện khác. UAV Lidar được xác định là một giải pháp khả thi nhờ khả năng nhìn xuyên qua thảm thực vật và cho phép nhóm khảo sát lập bản đồ khu vực và dự đoán vị trí có thể có đường mìn.
Xác thực ban đầu tại Scotland
Routescene, nhà sản xuất hệ thống và phần mềm UAV Lidar, và HALO Trust, cả hai đều có trụ sở chính tại Scotland, lần đầu tiên thực hiện một thử nghiệm tại địa phương vào năm 2020 để xác nhận rằng UAV Lidar có thể lập bản đồ hiệu quả các tàn tích trên chiến trường có thể xác định được trong phần mềm xử lý hậu kỳ. Một địa điểm có thảm thực vật phù hợp đã được tìm thấy và một hố bom mô phỏng đã được đào để đại diện cho các điều kiện tìm thấy ở Angola. Hố bom mô phỏng đã được xác định dễ dàng trong mô hình địa hình kỹ thuật số (DTM). Điều này xác nhận rằng UAV Lidar sẽ có khả năng định vị và lập bản đồ các tàn tích chiến trường ở Angola.

Thiết bị và phần mềm cho dự án
Mục đích của dự án khảo sát là phát hiện các đặc điểm chiến trường bao gồm các chiến hào chính, chiến hào giao thông, chiến hào cá nhân (vị trí phòng thủ một người), các vết đạn pháo (các hố đào nông cho phép binh lính che chắn khỏi các vụ nổ đạn pháo và hỏa lực vũ khí nhỏ) và các hố bom. Ba địa điểm có các đặc điểm chiến trường đã nhận biết hoặc nghi ngờ đã được chọn cho dự án ở Angola bao gồm: một căn cứ quân sự bị bỏ hoang bên ngoài làng Longa, cách Cuito Cuanavale 100km về phía tây bắc, một tuyến mìn phòng thủ rộng lớn có một chiến hào liên quan, cách Cuito Cuanavale 9km về phía đông và điểm cuối cùng là căn cứ quân sự bị bỏ hoang, cách Cuito Cuanavale 25km về phía đông nam.
Địa hình ở cả ba địa điểm đều tương tự nhau về độ cao, tất cả đều tương đối bằng phẳng. Tuy nhiên, mức độ bao phủ của thảm thực vật khác nhau đáng kể. Điểm thì có cây cối rậm rạp, điểm thì cây bụi thưa thớt… Một hệ thống UAV Lidar trình diễn đã được xây dựng cho dự án này bao gồm một cảm biến Lidar 16 kênh có khả năng thu thập khoảng 600.000 điểm mỗi giây, một cảm biến GNSS/INS và bộ lưu trữ dữ liệu để thu thập 12 giờ dữ liệu. Hệ thống được thiết kế để chống lại rung động trong khi bay và khả năng xử lý của người dùng, đồng thời không yêu cầu kết nối di động hoặc internet để vận hành, do đó mang lại khả năng tự chủ trong vận hành và bảo mật dữ liệu. Dữ liệu GNSS đã được thu thập để xử lý hậu kỳ quỹ đạo nhằm đảm bảo dữ liệu chính xác nhất có thể. Hệ thống UAV Lidar được gắn trên một trực thăng có khả năng nâng tải trọng 5kg trong khoảng 15 phút.

Thách thức trong việc thu thập dữ liệu
Tại hai điểm đầu rà phá, dữ liệu Lidar được thu thập ở độ cao 40m so với mặt đất (AGL), với một ngày thu thập là đủ cho mỗi địa điểm. Tại điểm cuối cùng, dữ liệu được thu thập trong ba ngày và ở độ cao 50m so với mặt đất. Độ cao lớn hơn này là do diện tích của khu vực và hạn chế về thời gian. Hơn nữa, hai điểm đầu được khảo sát vào mùa khô khi thảm thực vật ở mức thấp nhất. Điểm cuối được khảo sát vào mùa mưa khi thảm thực vật ở mức cao nhất.
Những thách thức thực tế bao gồm tình trạng thiếu các địa điểm cất cánh và hạ cánh phù hợp cho máy bay không người lái và khó khăn trong việc xác định vị trí đặt trạm gốc. Tại 2 điểm đầu có các làn đường phá dỡ và đất đã được dọn sạch gần các khu vực quan tâm. Ngược lại, điểm cuối bị giới hạn bởi địa hình xung quanh chưa được dọn sạch có chứa mìn và có khả năng gây nguy hiểm cho nhóm khảo sát. Do đó, những con đường cát hẹp đã được dọn sạch được sử dụng làm địa điểm cất cánh và hạ cánh cho máy bay không người lái và để xác định vị trí đặt trạm gốc. Điều này có nghĩa là đôi khi cần phải di chuyển thiết bị để xe cộ đi qua.
Kết quả thu được
Các tập dữ liệu UAV Lidar thu được ban đầu được xử lý bằng phần mềm LidarViewer Pro của Routescene để tạo và xuất DTM từ mỗi địa điểm để phân tích trong ArcGIS Pro. Tại các khu vực có khoảng trống lớn giữa các tuyến đường mìn hoặc có sự thay đổi đột ngột về hướng, dữ liệu UAV Lidar đã được phân tích để xác định vị trí của các hố bom từ các vụ nổ mìn, thường do tai nạn của động vật và cháy rừng, nhằm chỉ ra vị trí của tuyến đường mìn. Phân tích DTM được tạo từ dữ liệu UAV Lidar cho thấy kết quả tích cực khi sử dụng UAV Lidar để phát hiện đặc điểm chiến trường trên cả ba địa điểm.
Do thám tại điểm đầu hình ảnh vệ tinh cho thấy ít có bằng chứng về sự hiện diện của căn cứ quân sự. Có thể nhìn thấy một đường vào, nhưng không thể xác định các đặc điểm khác. Do thiếu lối vào an toàn, nên chỉ hoàn thành một cuộc khảo sát UAV Lidar một phần. Tuy nhiên, khi dữ liệu UAV Lidar được phủ lên hình ảnh vệ tinh, nhiều đặc điểm đã trở nên rõ ràng. Đặc điểm nổi bật nhất là chiến hào chính phòng thủ xung quanh căn cứ cũ, với một chiến hào thông tin liên lạc phân nhánh từ phía bên trong phía tây bắc của chiến hào chính. Tổng cộng, 40m hào thông tin liên lạc và 496m hào chính đã được xác định. Tiếp đó, thêm 24 điểm đặc trưng đã được xác định: 10 hố trú ẩn cá nhân theo bên trong hào chính được đào làm vị trí phòng thủ; 9 đặc điểm giống như hố tập trung bên trong căn cứ, với hai đặc điểm xa hơn về phía bắc gần hào thông tin liên lạc (đây là những vết xước vỏ đạn nghi ngờ); và một dãy giống như hố trú ẩn bên ngoài hào chính (không có khả năng là mìn AV vì không tìm thấy bất kỳ quả mìn nào ở vị trí này, vì vậy đây có thể là vết xước vỏ đạn).

Các đặc điểm đã được xác nhận bằng một nhiệm vụ trên mặt đất nơi có thể tiếp cận và thảm thực vật được che phủ. Độ sâu và chiều rộng trung bình của các hố trú ngụ cá nhân (lần lượt là 0,58m và 2,36m) và các vết xước vỏ đạn nghi ngờ (lần lượt là 0,77m và 2,38m) tương tự nhau, cho thấy đây là cùng một loại. Tuy nhiên, các vết xước vỏ đạn nghi ngờ đã được xác định là một đặc điểm riêng biệt do không nằm ở vị trí và kiểu mẫu điển hình của các hố trú ngụ cá nhân. Tại điểm thứ hai do thảm thực vật dày và thiếu lối vào an toàn tại địa điểm này, rất khó để nhìn thấy những gì còn sót lại của hệ thống chiến hào trong các chuyến thăm thực địa. Lớp phủ thảm thực vật mỏng hơn tại điểm này có nghĩa là có bằng chứng nhỏ về những gì còn lại của chiến hào chính trong hình ảnh vệ tinh. Tuy nhiên, các đặc điểm khác không nhìn thấy được. Phân tích dữ liệu UAV Lidar đã xác định được nhiều đặc điểm bao gồm phạm vi lớn hơn của chiến hào chính, các chiến hào liên lạc, hố trú ẩn cá nhân và các hố nghi ngờ khác.
Tổng cộng, 500m hào chính và 281m hào thông tin liên lạc đã được xác định, cùng với 34 hố trú ẩn cá nhân và hai hố nghi là hố bom (có thể là do bom nổ nhưng không có khả năng là do mìn AV). Các hố nghi là hố bom nằm trong khu vực chưa được dọn sạch nên không thể tiếp cận để xác nhận bản chất chính xác của chúng. Các hố nghi là hố bom có chiều rộng trung bình là 5,85m và chiều sâu là 0,65m, và các hố trú ngụ cá nhân có chiều sâu trung bình là 0,67m và chiều rộng là 2,54m. Trong khi phần lớn các dấu vết có thể nhìn thấy trong hình ảnh vệ tinh, dữ liệu UAV Lidar đã tiết lộ thêm các dấu vết lịch sử. Thông tin này được sử dụng để xác định vị trí của các tuyến đường tiếp cận an toàn có thể đến địa điểm này.
Khảo sát địa điểm cuối cùng cho thấy bằng chứng về việc đặt mìn AP trong căn cứ quân sự trước đây và bị nghi là có việc đặt ở một chiến hào và nhiều hố trú ẩn cá nhân. Tuy nhiên, do thảm thực vật rậm rạp nên không thể xác định vị trí của các đặc điểm nghi là chiến trường từ hình ảnh vệ tinh hoặc từ mặt đất. Dữ liệu UAV Lidar cho thấy bằng chứng về hai hệ thống rãnh xung quanh căn cứ cũ cũng như các rãnh thông tin liên lạc. Dữ liệu chứng minh 157 đặc điểm giống như miệng hố theo cả hai tuyến rãnh, được cho là hố trú ẩn cá nhân do khoảng cách đều nhau của chúng gần với các tuyến rãnh. Dữ liệu cũng làm nổi bật các khoảng trống trong hệ thống rãnh có thể được giải thích bằng việc lấp đầy đất làm phẳng mặt đất bên trong rãnh.