Black Swift技术该公司发布了以下文章，详细介绍了该公司配备自定义有效载荷的“黑色雨燕”S2无人机(UAS)如何用于改善森林地区的野火管理。
用有人驾驶的飞机进行空中观测仍然是管理和扑灭野火的一个不可或缺的组成部分。然而，在高风险、低空环境下作业并非没有成本。根据美国疾病控制与预防中心国家职业安全与健康研究所(NIOSH)的数据，美国26.2%的野外消防员死亡与航空有关。为了减少对有人驾驶飞机的依赖，美国内政部十年前开始使用无人驾驶飞机系统(UAS)来帮助绘制火灾地图并确定方向。使用无人机系统来提高野火响应工作的效率，包括在事故期间提供积极支持以做出更明智的决策，以及改进模型以帮助火灾行为和天气预测，这些都在不断增长。然而，目前的空域规定和有关在野火中干扰有人驾驶飞机的担忧限制了无人机在野火管理中的应用。
无人机系统全面参与野火领域需要特定的数据传播解决方案，重点是空域管理信息和态势感知，并与通用操作图像(COP)软件包集成。科罗拉多州博尔德的Black Swift技术公司正在与几家领先的软件提供商合作，开发一种野外消防解决方案，该解决方案由NASA在城市空间中已经执行的UAS交通管理(UTM)工作提供，以及BST自己在开发用于野火描述、模型改进和主动火灾监测的UAS方面的工作提供。
Black Swift Technologies (BST)成立于2011年，以提供可靠、坚固和高精度的无人机而闻名，能够在苛刻的大气环境(高海拔、北极、沙漠、腐蚀性颗粒和强湍流)中飞行科学有效载荷。其专门建造的科学空中平台在全球范围内用于极端条件下的各种专业大气研究任务，包括监测和评估野外火灾、火山、龙卷风和飓风。
通过NASA SBIR资助的努力，BST开发了黑色Swift S2™UAS，这是一种专门为地球观测活动设计的平台，具有在困难和极端条件下成功执行任务的显著记录。
S2-VTOL是一种垂直起降(VTOL)固定翼无人机(图1)，采用定制有效载荷，旨在改善林地野火的管理。通过对不同危险空气排放的测量和近实时报告，该系统使消防管理人员、卫生服务人员和研究人员能够解决一系列火灾和排放特征，并对其对空气质量的影响进行预测。
图1:飞行中的黑色雨燕S2-VTOL
通过对不同环境条件的测量和近实时报告，S2将使消防管理人员、卫生服务人员和研究人员能够解决一系列火灾和排放特征，并对火灾的影响(包括对空气质量的影响)进行预测。BST的解决方案旨在提供更好的火灾当前状态的图像，包括典型的近实时EO/IR图像之外的数据。BST已经开发了几种技术，包括微量气体和颗粒测量、土壤湿度数据、精确的实时风和用于UAS的植被特征传感器(图2)。
图2:将无人机系统集成到主动野火行动中
展望未来
目前的无人机平台为野外消防提供了一系列应用，提供数据和图像，其价值远远超出了当前以isr为中心的角色。直到最近，由于仪器的尺寸/重量限制，小型无人机的先进空气质量监测等新创新能力一直受到限制。总的来说，新的无人机传感器和飞机技术可以更好地评估野火灭火活动和公共信息方面的空气危险，更好地为野火的空气危险建模提供数据，并提供评估烧伤状况(干燥度、燃料负载状况和物种等)的工具，以改进控制烧伤规划和火灾前危险评估。无人机系统不仅限于提供现场和遥感能力，还可以作为密封解决方案的一部分，为反烧提供起火材料，并使用阻燃剂或水瞄准热点。长航时解决方案还可以提供通信中继能力，在地面网络不正常或不可用的情况下提供覆盖，并实现对团队安全和管理策略效率至关重要的语音和数据通信。
已证实的操作经验
与其他无人机制造商不同，Black Swift技术公司已经超越了概念验证，进入了现实世界的作战场景。BVLOS飞行从距离火山25公里的作业基地收集Makushin火山(2036米)上空的摄影测量图像和跟踪气体测量数据，并在各种典型的游牧科学野外活动的恶劣环境中进行研究，BST已被证明是NASA和NOAA等要求苛刻的组织的首选UAS平台。在开发精确可靠的大气测量UAS平台方面的经验，需要严格的系统集成专业知识，使他们在开发用于野火应用的系统方面具有独特的优势。
BST最近发布了一份白皮书，概述了他们将无人机系统集成到野火管理和抑制中的愿景和战略。白纸可以在这里下载。
