基于無人機(jī)攝影圖像的水位測量技術(shù)研究

摘 要：現(xiàn)場測量水位對水利工程和水文預(yù)報有重要意義。本研究綜合了無人機(jī)攝影測量和圖像識別技術(shù)的優(yōu)勢，提出一種新的測量技術(shù)。利用無人機(jī)機(jī)載相機(jī)捕獲水體在波動過程中的影像，采用圖像識別技術(shù)對影像中的水面線進(jìn)行識別和提取。利用參數(shù)校準(zhǔn)計算測量段的連續(xù)水位，引入校正方法來抵消無人機(jī)漂移引起的誤差。對某水電站進(jìn)行現(xiàn)場實測試驗，結(jié)果證明該方法可靠。

關(guān)鍵詞：無人機(jī)；攝影；圖像識別；水位測量

中圖分類號：P 642 " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

水利工程的水位變化過程是重要的水力指標(biāo)之一[1]。對于新建大壩和河道工程來說，需要準(zhǔn)確地現(xiàn)場測量水位及其表面波動，分析其運(yùn)行過程，為工程設(shè)計提供指導(dǎo)[2]?，F(xiàn)場水位測量儀器具有可靠性、經(jīng)濟(jì)性、耐久性和實用性等優(yōu)點[3]。常用儀器包括水位測量尺、浮子式水位計、壓力式水位計、超聲波水位計和雷達(dá)水位計等。對于一些過流建筑物來說，例如溢洪道，為了測量水位波動，需要沿流安裝多個儀表，會增加儀表安裝的工作量并提高成本。在一些特殊情況下，例如新建水利工程在汛期進(jìn)行短期野外測量，使用上述儀器的工作量和成本較高，適用性和效率較低[4]。

圖像識別是一項自動、智能的技術(shù)，已應(yīng)用于許多水位監(jiān)測系統(tǒng)，提高了測量效率[5-6]。傳統(tǒng)的系統(tǒng)需要配備穩(wěn)定性強(qiáng)的圖像采集裝置，這限制了其在復(fù)雜條件下的適用性[7-8]。為了克服當(dāng)前基于圖像的水位監(jiān)測系統(tǒng)的不足[9]，本文利用無人機(jī)的技術(shù)優(yōu)勢和圖像識別技術(shù)，開發(fā)了一種新的基于無人機(jī)圖像的水位現(xiàn)場測量技術(shù)。

1 測量方法

1.1 系數(shù)校準(zhǔn)

系數(shù)標(biāo)定是準(zhǔn)確計算圖像中目標(biāo)特征的關(guān)鍵步驟，其作用是標(biāo)定圖像像素尺度與實際空間尺度的關(guān)系。對空間垂直刻度進(jìn)行數(shù)值標(biāo)定，可以精確轉(zhuǎn)換水位高程數(shù)據(jù)。將2個校準(zhǔn)點B1和B2設(shè)置在水位測量段的側(cè)壁上，采用全站儀測量其實際高程（1985年中國國家高程基準(zhǔn)：Z1=1 322.16 m，Z2=1 316.16 m），在側(cè)壁上設(shè)置1個偏移校正點J。第一幀圖像和相關(guān)標(biāo)記如圖1（a）所示，相應(yīng)的標(biāo)定坐標(biāo)如圖1（b）所示。圖像像素坐標(biāo)的原點為左上角O，水位測量斷面的實際參考高程計算過程如公式（1）所示。

（1）

式中：Zs為S點的實際高程；Z1為B1的實際高程；Z2為B2的實際高程；P1為B1的垂直坐標(biāo)；P2為B2的垂直坐標(biāo)。根據(jù)公式（1）得到實際參考高程，計算點W的實際高程，如公式（2）所示。

（2）

式中：PW為一個未知量，需要用圖像識別算法進(jìn)行計算；Ps為S點的垂直坐標(biāo)；ZW為W點實際高程；Zs為S點實際高程。

1.2 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理的目的是消除圖像中不相關(guān)的信息，增強(qiáng)相關(guān)信息的可檢測性，并最大程度地減少計算任務(wù)。本研究采用的圖像預(yù)處理步驟包括提取ROI、圖像灰度處理和二值化等。圖像預(yù)處理方法包括以下3種。1）提取ROI。從整個圖像中由1個框、1個圓等選出特定區(qū)域進(jìn)行處理，該區(qū)域稱為ROI，ROI可以提高識別準(zhǔn)確率和效率。在本文中，圖像處理限制在ROI的框中。需要確定ROI中的測量部分L的水平像素坐標(biāo)Xc。2）圖像灰度化處理。無人機(jī)拍攝的圖像是彩色的（RGB），灰度圖像的計算方法是計算彩色圖像中每個像素的R、G和B，使用0～255的1個數(shù)值來表示像素特征。利用合理的灰度計算方法得到的灰度圖像能夠在彩色圖像中刻畫目標(biāo)，并減少計算任務(wù)，提高圖像處理效率。本文采用灰度化平均值法得到灰度圖像，可以滿足后續(xù)處理需要。3）圖像二值化。為了避免不均勻光照影響圖像分割，采用自適應(yīng)閾值分割方式，計算在像素鄰域中像素灰度值的平均值來獲得鄰域的閾值。調(diào)整算法中的閾值參數(shù)，劃分水體和墻體。分割后圖像中水體面積的灰度值為255，水面附近墻體的灰度值為0。

1.3 偏移校正

在抓拍視頻的過程中，無人機(jī)出現(xiàn)輕微偏移是不可避免的，因此須計算由無人機(jī)偏移引起的測量誤差，并跟蹤校正點的實時坐標(biāo)，檢查當(dāng)前幀圖像與第一幀圖像中的校正點之間的坐標(biāo)偏移。偏移校正過程如圖2所示，其具體步驟包括以下4個。1）選擇包括校正點（J）的區(qū)域為ROIb（以區(qū)分上述ROI）。2）識別第一幀ROIb中的校正點（J），計算其質(zhì)心坐標(biāo)（XJ0，PJ0），在后續(xù)ROIb中將其設(shè)為偏移校正的基本坐標(biāo)。3）識別質(zhì)心坐標(biāo)（XJi，PJi）在第i幀圖像ROIb中的校準(zhǔn)點。4）計算第i幀圖像ROIb中校正點坐標(biāo)與基坐標(biāo)之間的差值（ΔX，ΔP），其中ΔX=XJi?XJ0，ΔP=PJi?PJ0。

1.4 水位識別

以下方法用于獲取W點實際高程。在水平像素坐標(biāo)Xc的垂直基準(zhǔn)線（水位測量斷面）上，從下往上判斷各像素灰度值是否為0（水和墻壁的灰度值分別為255和0）。當(dāng)灰度值為0時，表示達(dá)到水面的W點，獲取W點的像素坐標(biāo)值（XW、PW）。經(jīng)過無人機(jī)偏移校正后W的真實像素坐標(biāo)為（XW+ΔX，PW+ΔP），將公式（2）中的PW引入PW+ΔP，得到水面真實高程ZW。依次計算視頻各幀中的高程，得到測量斷面的水面高程和水面波動過程。當(dāng)識別最后一幀視頻時，計算在采集周期內(nèi)的最高水位、平均水位和最低水位。

2 工程案例

2.1 工程概述

對某水電站進(jìn)行短期實地實測，其正常水位為1 408 m（1985年中國國家高程基準(zhǔn)），對應(yīng)庫容為6.6億m3，該水電站主要功能為防洪、發(fā)電以及供水。位于溢洪道下游的跌水池是能量耗散和防止河流侵蝕的重要結(jié)構(gòu)，跌水池的水位和水面波動對其設(shè)計和運(yùn)行有重要影響，因此測量溢洪道水位十分重要。其側(cè)壁高度gt;15 m，流速高、水位波動大，測量尺很難安裝。需要在短時間內(nèi)觀察水位，其他水位測量儀器價格昂貴，性價比低。水位測量段河道寬度約160 m，對岸沒有安裝固定攝像機(jī)的條件。綜上所述，采用本文提出的基于無人機(jī)影像的水位測量技術(shù)進(jìn)行測量。

2.2 偏移算法的應(yīng)用

選擇3個案例研究無人機(jī)漂移在每幀中引起的水位偏移。在無人機(jī)懸停穩(wěn)定精度、操作人員控制和外界環(huán)境的影響下，無人機(jī)漂移軌跡有明顯的隨機(jī)性。3個案例的無人機(jī)偏移位移統(tǒng)計參數(shù)見表1，即平均偏移位移和最大偏移位移。2個偏移參數(shù)均隨溢洪道溢流流量Q的增加而增加，在案例三中，最大偏移位移達(dá)到140.293 cm。

使用第1.3節(jié)中的方法校正每幀中隨時間推移由無人機(jī)漂移引起的水位偏移。使用第1.4節(jié)中的方法計算獲得每幀圖像中的水位。為了驗證測量技術(shù)的可靠性，將人工識別與無人機(jī)在偏移校正前計算的水位時間序列進(jìn)行對比。結(jié)果表明，無人機(jī)得到的水位波動數(shù)據(jù)與無人機(jī)偏移校正前的人工識別數(shù)據(jù)有較大偏差，水位波動數(shù)據(jù)與無人機(jī)偏移校正后的人工識別水位數(shù)據(jù)吻合度較好。

2.3 測量技術(shù)應(yīng)用

本文采用該測量技術(shù)測量了7個溢洪道泄洪案例中的跌水池水位。每種泄洪條件的統(tǒng)計水位（最大值、平均值和最小值）如圖3所示。3個統(tǒng)計水位均與洪水流量有統(tǒng)計學(xué)意義。最高水位與最低水位的差距隨著流量增加而增大，由于高速驅(qū)流與跌水池水體的相互作用更強(qiáng)，因此水位波動逐漸加劇。

圖3繪制了3個統(tǒng)計水位和泄洪量的回歸關(guān)系，并計算它們的回歸方程，如公式（3）～公式（5）所示。

Zmax=0.002 3Q+1 307.9 " " " " （3）

Zave=0.001 7Q+1 307.5 " " " " "（4）

Zmin=0.001 4Q+1 307.2 " " " " "（5）

式中：Zmax為最大水位高程；Zave為平均水位高程；Zmin為最低水位高程；Q為溢洪道溢流流量。

本文視水流為近似均勻、穩(wěn)定，曼寧方程和Chezy方程的經(jīng)典Q-h關(guān)系方程可以說明Q與水深h之間的關(guān)系，如公式（6）所示。

（6）

式中：n為河流的曼寧系數(shù)；b為河流寬度；i為河流坡度；h為水深，Q與h之間的關(guān)系是非線性的。

如果考慮水位表面波動，就根據(jù)公式（3）計算溢洪道最大泄洪允許流量為6 200 m3/s；如果忽略水面波動，就根據(jù)公式（4）計算最大泄洪允許流量為8 625 m3/s。研究結(jié)果可為水電站汛期運(yùn)行調(diào)度提供參考。

3 結(jié)論

針對目前現(xiàn)場水位測量儀器和方法的局限性，本文集無無人機(jī)攝影測量和圖像識別技術(shù)，開發(fā)了一種新的測量技術(shù)來測量現(xiàn)場水位，構(gòu)建了相應(yīng)的測量系統(tǒng)。本文提出的無人機(jī)具有機(jī)動靈活、圖像識別自動化程度高、精度高、非接觸式、成本低以及對水質(zhì)無要求等優(yōu)點，適用于復(fù)雜野外環(huán)境（例如高陡山坡、寬闊河流）的水位和水面波動測量，更適用于短期水面波動和緊急水位變化過程測量。本文技術(shù)應(yīng)用于某水電站溢洪道下游跌水池水位測量，結(jié)果表明，該技術(shù)可靠性很高。基于分析結(jié)果獲取的水位可為水電站的運(yùn)行調(diào)度提供參考，該技術(shù)還可應(yīng)用于石油工業(yè)和冶金工業(yè)的水力模型試驗和流體表面波動測量。

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