Giải pháp đo vận tốc sóng trên mặt sông bằng ảnh nghiêng từ máy ảnh thương mại
Abstract
This paper is aimed to introduce a method evaluation the velocity of the water surface by using commercial camera. The camera was fixed at the top of a bridge, where it was possible to observe the river surface and vehicles passing by. The observation video was recorded in different oblique angles. Ortho-images were created from video frames by using collinearity equation and perspective transform. To estimate accuracy of the equations, experiment was taken on land before applying to river surface. The optical flow method was proposed to calculate the river surface’ velocity. The result shows that wave velocity vectors were fixed with waves generated by ships and small waves generated by nature effect. The initial results of the experiment show that although moving vehicles generated many waves, these waves have small amplitude and fast terminated.
Tóm tắt
Phương pháp đo đạc vận tốc của mặt nước tại nhánh sông chính được trình bày trong nghiên cứu này bằng máy ảnh thương mại. Máy ảnh được bố trí cố định tại đỉnh cầu, nơi có thể quan sát cụ thể mặt sông và các phương tiện qua lại. Video quan sát được quay với các góc nghiêng khác nhau. Ảnh quan sát (ảnh ortho) được dựng lại từ các khung ảnh bằng phương pháp điểm thẳng hàng (collinearity equation) và biến đổi phối cảnh (perspective transform). Để kiểm chứng độ chính xác của phương pháp, thí nghiệm được tiến hành tại vùng có thể quan sát được trước khi áp dụng lên mặt sông. Phương pháp optical flow (dòng chảy quang học) được sử dụng để tính toán vận tốc sóng trên bề mặt sông. Kết quả cho thấy vector vận tốc sóng trùng với sóng do tàu bè qua lại và sóng nhỏ do các hiện tượng tự nhiên. Nghiên cứu ban đầu của thí nghiệm cho thấy mặc dù phương tiện di chuyển qua lại tạo ra nhiều sóng nhưng các sóng này có biên độ dao động nhỏ và thời gian kết thúc nhanh.
Article Details
Tài liệu tham khảo
Hartley, R., & Zisserman, A. (2000). Multiple view geometry in computer vision. Cambridge university press, 2nd edition.
Thành, T. L., Duy, Đ. V., & Kiên, V. V. (2019). Đánh giá biến đổi hình thái sông Dinh -Ninh Thuận bằng công nghệ phân tích ảnh viễn thám. Tạp chí tài nguyên nước số 04, 36-46. https://doi.org/10.36335/VNJHM.2021.
Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., & Chipman, J. W. (2015). Remote sensing and image interpretation. Wiley & Son Inc. 7th edition.
Matsuba, Y. & Sato, S. (2018). Nearshore bathymetry estimation using UAV. Coastal Engineering Journal, Vol. 60, N.o. 1, pp. 51-59. https://doi.org/10.1080/21664250.2018.1436239.
Điệp, N. T. H., Minh, V. Q., Trường P. N., Thành, L. K., & Vinh, L. T. Q. (2019). Diễn tiến tình hình sạt lở ven bờ sông Tiền và sông Hậu, vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí đại học Cần Thơ. số 55, trang 125-133. https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2019.139.
Nguyen, V. T., Vu, D. V., Nguyen, D, V., & Pham, X. C. (2016). Algorithm development of satellite image processing to detect the concentration of suspended particulate matter in coastal waters of red river delta. Viet Nam journal of marine science and technology. Vol 16, No 2. https://doi.org/10.15625/1859-3097/8446.
Sun, S.H., Chuang, W.L., Kim, K.A., Kaihatu, J.Y., Huff, J., T., & Feagin, R. (2019). Imaging-based nearshore bathymetry measurement using an unmanned aircraft system. Journal of Waterway, Port, Coastal, Ocean Engineering. Vol. 145, No. 2, pp. 04019002-1- 04019002-12.
LUU, T.H., Tsuyoshi I., Akio O., Daisuke I., & Fukutaro K. (2020). Evaluation of wave propagation characterisitcs using oblique UAV video images. Journal of Japan Society of Civil Engineering (B3) Vol. 76, Issue 2, pp I_642-I_647. https://doi.org/10.2208/jscejoe.76.2_I_642.