基于立体视觉与LSPIV的河流水动力过程近距遥感测量系统

发布时间：2017-12-09 22:09

  本文关键词：基于立体视觉与LSPIV的河流水动力过程近距遥感测量系统

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【摘要】：对山区流域来讲,洪水是汛期普遍发生的自然灾害,其现有的形成和演进机制都是在理论和常规试验上获知的,缺乏极端条件下的实测方法和数据。中小河流的长期监测,特别是山区河流洪水事件的水位、流速和流量等核心水流信息的获取,对于山洪的预测与防治均起着至关重要的作用,也是目前防洪减灾工作中的难点,面临着诸多挑战需要克服。本研究旨在以立体视觉和大尺度粒子图像测速技术(LSPIV)为支撑,研发一种安装便捷、功耗低、性价比高、适用范围广的近距遥感测量系统,目标为解决原有设备无法胜任的水文测量,已成功应用于我国四川都江堰市的无测站流域。该系统硬件部分由成熟商用元件搭建,自动获取连续的洪水影像,并结合软件程序计算分析,对三维地形、实时水位、二维流场分布、断面流量等进行非接触式测量。本研究可为山区流域暴雨洪水的动力过程和灾害形成机理等研究给予实地数据支持,为建立基于物理过程的山洪坡面流模型提供校验和率定标准,也为将来扩展到全流域洪水流速、流量的遥感测量建立重要的技术基础。本研究主要工作和成果如下：(1)开展多学科交叉(水文、数字影像处理、测绘等),探究适用于偏远无测站山区的径流特征测量的理论与方法,从系统软硬件等多方面开展整合优化工作,自主研发“基于立体视觉与LSPIV的河流水动力过程近距遥感测量系统”,有效解决了偏远无测站山区难以进行水文测量的关键问题。在国内基本属于首次应用,可极大弥补无测站地区的水文数据空白,有巨大的推广应用价值；(2)将双目立体视觉应用至静态河道地形、动态水位和水面形态的三维计算,可针对不同需求选取适宜算法。建议波浪或河流表面形态计算应用点云法,对于特定断面的计算则应用虚拟高程迭代法。同时,采用预校正图像法进行前期修正,不仅可解决因基线过长造成的左右视角差异过大无法匹配的问题,而且有效提高极线搜索匹配的效率和成功率；(3)将三维重建得到的实时水位和水面形态融入到LSPIV图像正向校正这一步骤,突破了简化水面为二维水平面或倾斜平面的做法,建立更为精确的物理坐标和图像灰度值的对应关系,提高表面二维流场的计算精度,并采用灵活的三角网格,适应弯曲河道,避免大量无效节点的运算；(4)在LSPIV核心算法中加入鲁棒的最小平方差(MQD)算法,进行天然表面模式的追踪匹配。对于表面连续形态、多背景噪声、光线不均匀等现场条件,MQD的适应能力更强。通过敏感性分析,认为LSPIV的计算时间和结果精度与示踪粒子分布、计算窗口尺寸以及时间间隔等影响因子间存在复合关系；(5)以龙溪河于2014年7月发生的一次小型洪水为例,验证了河流水动力过程近距遥感测量的可行性。使用虚拟高程迭代法获取断面形态,结合实时图像资料确定实时水位,计算多断面的流量、水深、弗劳德数、曼宁系数等。研究成果不仅充分证明了此系统具有可行性,且在硬件搭建和软件开发方面积累了大量的技术储备,为今后继续更新完善提供了保障。使非接触水文测量仪器朝着更为自动化、智能化和网络化的方向发展,辅助各类水灾害预警工作和水利工程规划设计的开展。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P332;TV133

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本文编号：1272019