Исследование демонстрирует существенный потенциал беспилотных авиационных систем, оснащенных тепловизионными модулями высокого разрешения и мультиспектральными камерами, в выявлении скрытых дефектов ограждающих конструкций жилых и общественных зданий, а также в количественной оценке их влияния на повышенные теплопотери в плотной городской застройке. Анализируются характерные тепловые аномалии, включая нарушения теплоизоляции в межпанельных стыках крупнопанельных зданий, процессы увлажнения кладки в кирпичных сооружениях послевоенной постройки, мостики холода в зонах примыкания балконных плит и оконных откосов монолитно-кирпичных объектов, с установлением их распределения по типам конструкций, локализации на фасадах и интенсивности проявления. Особое внимание уделяется температурным градиентам между аномальными и бездефектными зонами, площадям распространения дефектов, расчетным значениям плотности теплового потока, превышающим нормативные показатели в 2-3 раза, и интегральным показателям дополнительных теплопотерь, достигающих в среднем 18,06 кВт·ч/м² в год и составляющих до 18,72 % от общих потерь в зданиях первых массовых серий. Выявлена сильная корреляционная зависимость между возрастом сооружений, ориентацией фасадов (с преобладанием дефектов на северных и северо-восточных сторонах) и объемом тепловых утечек, при этом регрессионные модели позволяют учитывать комплекс факторов, включая качество капитального ремонта. Сравнительный анализ подтверждает превосходство аэрофотосъемки с использованием квадрокоптеров типа DJI Matrice 300 RTK и Mavic 3 Thermal над традиционными наземными и контактными методами по критериям полноты обнаружения (94,7 %), оперативности, стоимости и безопасности проведения работ в условиях высотной застройки, ограниченной видимости и наличия тепловых помех. Полученные данные создают основу для разработки методических подходов к пересчету температурных полей в энергетические показатели, учета метеорологических влияний и солнечной радиации, а также формирования интегральных критериев энергетического состояния зданий. Результаты обладают высокой практической значимостью для оптимизации программ капитального ремонта, приоритизации объектов жилищного фонда, экономической оценки ущерба от дефектов и масштабирования дистанционного мониторинга на уровне городских районов. Перспективы интеграции с цифровыми информационными моделями зданий, геоинформационными системами и алгоритмами машинного обучения для автоматической классификации аномалий открывают возможности перехода к автоматизированному энергетическому моделированию городской застройки, прогнозированию потребности в энергоресурсах и формированию нормативной базы регулирования подобных обследований в соответствии с требованиями воздушного законодательства и стандартов тепловой защиты.
The study demonstrates the significant potential of unmanned aerial systems equipped with high-resolution thermal imaging modules and multispectral cameras for detecting hidden defects in the envelopes of residential and public buildings, as well as for quantifying their impact on increased heat loss in dense urban environments. The analysis includes characteristic thermal anomalies, including violations of thermal insulation in the interpanel joints of large-panel buildings, the processes of masonry moisture in post-war brick buildings, cold bridges in the areas of balcony slabs and window slopes of monolithic-brick buildings, and their distribution by type of structure, localization on facades, and intensity of manifestation. Special attention is paid to temperature gradients between abnormal and defect-free zones, the areas of defect distribution, the calculated values of heat flux density that exceed the standard values by 2-3 times, and the integral indicators of additional heat loss, which reach an average of 18,06 kWh/m² per year and account for up to 18,72% of the total loss in buildings of the first mass series. A strong correlation has been identified between the age of buildings, the orientation of their facades (with a predominance of defects on the northern and northeastern sides), and the amount of heat leakage. Regression models allow for the consideration of a range of factors, including the quality of major repairs. A comparative analysis confirms the superiority of aerial photography using quadcopters such as DJI Matrice 300 RTK and Mavic 3 Thermal over traditional ground-based and contact methods in terms of completeness of detection (94,7%), efficiency, cost, and safety of work in high-rise buildings, limited visibility, and the presence of thermal interference. The obtained data provide a basis for developing methodological approaches for converting temperature fields into energy indicators, accounting for meteorological influences and solar radiation, and forming integral criteria for the energy state of buildings. The results are highly practical for optimizing capital repair programs, prioritizing housing stock facilities, economic assessment of damage from defects, and scaling remote monitoring at the urban district level. The prospects of integration with digital information models of buildings, geoinformation systems, and machine learning algorithms for automatic classification of anomalies open up opportunities for transition to automated energy modeling of urban development, forecasting of energy resource needs, and formation of a regulatory framework for regulating such surveys in accordance with the requirements of air legislation and thermal protection standards.