一种基于无人机航拍的河道表面流场测试方法

摘要

一种基于无人机航拍的河道表面流场测试方法，采用无人机搭载的摄像机获取天然河道表面水流示踪物运动正射视频图像；基于无人机摄影物距和无人机搭载摄像机相机参数计算图像采样分辨率，进行流场标定；采用时空多尺度光流法计算河道表面初始流场，采用随机抽样子像素匹配方法统计分析由于无人机悬停失稳导致的背景移动量和移动方向；通过对无人机背景运动进行补偿修正获得河道表面真实流场。本发明适用于天然河道大范围表面流场野外原位测试，使用经济、操作简便，可获取河道表面大范围流场正射图像，无需进行透射图像畸变校正；无需设置和测量地面控制点或定位标志进行流场标定，对复杂场地的适应性强，特别在野外无桥无船等特殊情况下非常实用。

说明书

技术领域

本发明涉及一种河道表面流场测试方法，适用于天然河道大范围表面流场的野外原位测试。

背景技术

天然河道表面流速的测量对于河流水文信息采集、水资源管理和汛期洪水预测预报具有重要意义。

传统的天然河道表面流速测量主要有三类方法。

第一类方法是利用在河道断面架设缆道悬挂流速仪施测，这种测流方式需要征地、建设站房、安装支架、架设缆道等配套设施，同时需要有专人长期驻守测站进行操作，工作强度大，效率相对较低。尤其是发生超标准洪水后，有可能出现测不到、测不准的问题。

第二类方法是利用地面架设的相机或摄像机进行图像采集的非接触式河道表面流场测试方法，由于相机或摄像机架设在地面，测试的河道表面范围有限，而且无法获得正射影像，需要进行透射影像的畸变校正，降低了测试精度；另外该方法需要在河道两岸布置在同一高程的控制点或定位标志进行河道流场标定，增加了测试的复杂性和测试难度。

第三类方法是最近发展的无人机测流系统，主要是通过无人机搭载的雷达测速仪进行流速测量，但该系统只能得到河道表面单点或单条测线的流速，无法实现河道表面大范围流场的测试。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于无人机航拍的河道表面流场测试方法，可以获取天然河道、水利工程等瞬时全场表面流速和流态，克服了传统方法操作复杂、工作强度大、效率低、精度差、特别是在洪水期测不到、测不准的弊端，为河流水文信息采集、水资源管理和汛期洪水预测预报提供技术保障。

本发明的原理在于：采用无人机航拍对天然河道表面流场进行快速非接触测量，获取河道表面水流示踪物运动的正射视频影像采样数据。根据视频影像中的地面固定区域，采用随机抽样子像素匹配方法计算由于风速影响导致无人机悬停失稳产生的背景移动量。采用时空多尺度光流法计算河道表面初始流场，通过对无人机背景运动距离和运动方向进行补偿修正获得河道表面的真实流场。

本发明所述的一种基于无人机航拍的河道表面流场测试方法，其特征是包括以下步骤。

（1）采用具有悬停功能搭载摄像机的无人机获取河道表面水流示踪物运动的正射视频图像。

（2）根据摄影物距和无人机搭载的摄像机参数计算河道表面流场的视频采样分辨率，将视频图像像素的位移转换为实际的空间位移量，进行流场标定。

（3）采用时空多尺度光流法计算河道表面水流运动的初始流场。

（4）选取视频中地面固定区域，采用随机抽样子像素匹配方法统计分析由于无人机悬停失稳导致的背景移动矢量场。

（5）在初始流场的基础上，通过对无人机背景移动矢量场进行补偿修正，获得河道表面的真实流场。

本发明采用图像采集时相机镜头垂直河道表面。

本发明进行图像采集时图像中应包括待拍摄河道附近固定不动物体。

本发明直接采用摄影物距和无人机搭载的相机参数按以下公式计算河道表面流场的采样分辨率，根据该分辨率进行流场标定：

。

本发明人工选定视频中的地面固定区域，采用随机抽样子像素匹配方法得到前后两帧图像之间无人机偏移距离和偏移方向。

本发明的优点是。

1)采用旋翼无人机通过非接触式测量河道表面流场，不仅适应性好、而且便于携带、操作简便，有效克服了传统测量方法操作复杂、工作强度大，效率低，特别是在洪水期测不到、测不准的问题，同时避免了人工测量中的主观性，在提高效率的同时大大的提高了测量精度。

2)本发明在整个操作过程中可以实现摄像机垂直河道水面拍摄，无需进行视频影像的透射畸变校正。

3)本发明根据摄影物距和无人机搭载的摄像机参数计算河道表面流场的采样分辨率，将视频上图像像素的位移转换为实际的空间位移量，无需在河道两岸布置控制点或定位标志来进行流场标定。

4)本发明可以获取测量河道表面流场分布，相对其他针对河道表面单点流速的测量方法，有效实现了河道表面大范围流场的测试，具有更广泛的适用范围。

5)本发明采用时空多尺度光流法计算河道表面流场，通过在短时间内的不同频率多帧视频影像分析结果进行叠加，实现了同场测速加密和大变化比流态表达。相对传统粒子图像测试（PIV）方法，可以实现河道不同部位同时存在高速流态和低速流态的精准测量。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明实施例1的河道测区示意图。

图3为本发明实施例1的河道剖面示意图。

图4为本发明实施例1的无人机悬停漂移产生的背景偏移示意图。

图5为本发明实施例1的河道表面流速矢量图。

附图中：1为河道水面；2为水流方向；3为无人机；4为摄影物距；5为相对航高；6为便携式计算机；7为不动点区域；8为无人机的背景偏移量和偏转角。

具体实施方式

下面结合实施例，对本发明作进一步说明。

如图2-5所示，一种基于无人机航拍的河道表面流场测试方法，包括如下步骤。

（1）如图2和3所示，待测量的河道水面1宽50m，水流方向2测试范围为80m。采用大疆四精灵3四旋翼无人机3进行拍摄，根据精灵3搭载的摄像机参数可知，当摄影物距4为50m时，其单张照片能涵盖约100米长，70米宽的范围，满足测量要求。

（2）根据摄影物距和摄像机参数，计算得到无人机拍摄视频的河道水流示踪物运动的采样分辨率为2.5cm，该分辨率可以满足天然河道表面漂浮的自然标识物的识别，这些标识物一般为天然河道表面的树叶、泡沫、垃圾等漂浮物。

（3）选定河道左岸作为无人机起降位置，采用激光测距仪获得河道左岸无人机起飞位置距离水面的高差为10m。如图3所示，此时无人机的相对航高5为40m。

（4）启动无人机飞行到相对航高进行拍摄，拍摄方式采用无人机悬停模式、摄像机镜头垂直河道表面进行图像采集。

（5）达到规定拍摄时间后启动自动返航降落无人机，将拍摄的视频图像存储到便携式计算机6。

（6）基于时空多尺度光流法计算河道表面水流运动的像素位移，结合步骤2得到的采样分辨率，进而可以将视频上图像像素的位移转换为实际的空间位移量，得到河道表面初始流场。

（7）如图4所示，选定河道左岸某固定位置区域7，以此为视频中的不动点，采用随机抽样子像素匹配方法统计分析由于风速影响导致的无人机悬停漂移产生的背景偏移量和偏移角8。

如图5所示，在步骤（6）获得的河道表面初始流场的基础上，通过对无人机背景运动距离和运动方向进行补偿修正获得被测河道表面的真实流速度和流态。