Investigation of visual environmental effects of urban air vehicles

Abstract

[ES] La movilidad aérea urbana (MUA) se perfila como una solución prometedora para resolver la congestión del transporte en las megaciudades superpobladas. en las megaciudades superpobladas. Sin embargo, existe una preocupación común por los los efectos visuales de estos vehículos y la posible obstrucción de los cielos despejados. Para abordar esta cuestión, esta tesis introduce un método para medir el impacto visual de los objetos voladores. objetos voladores. Mediante algoritmos específicos de Python, la investigación evalúa la molestia visual causadas por diversos vehículos aéreos urbanos y ofrece herramientas para introducir este nuevo campo de estudio. Además, propone evaluaciones remotas del impacto visual en múltiples estaciones de medición utilizando una Raspberry Pi especialmente configurada. Como parte del proyecto de investigación, se diseñó una Como parte del proyecto de investigación, se diseñó una investigación para explorar la influencia de la posición de un vehículo dentro del campo de visión (FOV) humano en el impacto visual. humano (FOV) en su impacto visual. Los resultados muestran que la posición del objeto del objeto no modifica significativamente su tamaño percibido, sino sólo su distancia al observador. Además, se ha realizado un estudio sobre el contraste de colores, que incorpora la dispersión atmosférica. atmosférica. Este enfoque basado en software no necesita escenarios del mundo real, lo que permite de vehículos aéreos no tripulados en distintas condiciones atmosféricas. atmosféricas. Sobre la base de los escenarios investigados, se ha establecido una gama de colores óptima para los vehículos aéreos que pretendan operar en días soleados con una perturbación visual mínima

[EN] Urban Air Mobility (UAM) emerges as a promising solution to address transportation congestion in overpopulated megacities. Yet, there is a common concern regarding the prominent visual effects of these vehicles and the potential obstruction of clear skies. To address this, this thesis introduces a method to measure the visual impact of flying objects. Through specific Python algorithms, the research evaluates the visual annoyance caused by various Urban Air Vehicles and offers tools for introducing this new field of study. Furthermore, it proposes remote Visual Impact Assessments at multiple measurement stations using a specially configured Raspberry Pi. As part of the research project, an investigation was designed to explore the influence of a vehicle¿s position within the human Field of Vision (FOV) on its visual impact. Results show that the object¿s placement does not significantly change its perceived size and only its distance from the observer does. Additionally, a study on color contrast, which incorporates atmospheric scattering, has been conducted. This software-based approach does not need real-world scenarios, allowing for the examination of various Unmanned Air Vehicles colors under differing atmospheric conditions. Based on the investigated scenarios, an optimal color range for air vehicles intending to operate on sunny days with minimal visual disruption is presented.