視頻測流技術在都江堰灌區(qū)的應用研究

朱 蕾,徐 凌,王 冬 梅,鄭 石 柱,張 弛

(1.四川省都江堰水利發(fā)展中心,四川 都江堰 611800; 2.北京靖華智云科技有限公司,北京 101299)

0 引 言

精確的流量測量是保證灌區(qū)水資源精細化配置、提高農(nóng)業(yè)灌溉用水管理水平、實現(xiàn)灌區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的基礎。經(jīng)過長期發(fā)展,目前灌區(qū)可用的測流設備/設施/方法已達上百種[1-3],如流速儀法、浮標法、各種量水建筑物或特設量水設施(量水堰、量水槽等)、基于超聲/雷達/電磁等原理的非接觸自動化測流設備等,這些測流設備/設施/方法在流量測量工作中發(fā)揮了重要作用。隨著科學技術的快速發(fā)展,新興測流手段不斷涌現(xiàn),其中視頻測流方法由于其具備非接觸、節(jié)省人工、連續(xù)測量、兼具監(jiān)控等優(yōu)點,近些年在河道及灌區(qū)流量測驗中逐步推廣應用[4-5]。

隨著視頻測流的推廣,研究其在不同河道/灌區(qū)現(xiàn)場應用時的測流精度十分必要。Muste等[6]和Stumpfa等[7]分別分析了視頻測流在愛荷華(Iowa)河和留尼旺(Réunion)島某山區(qū)河流上應用時的測流精度和適應性。Detert等[8]以瑞士穆爾格(Murg)河應用實踐為例,探討了基于無人機的視頻測流技術在流量測量中應用的可行性。Le等[9]通過算法分析并結合具體測流斷面,對視頻測流坐標系轉換誤差對測流結果的影響進行了分析。與國外相比,國內(nèi)研究則相對滯后,近些年相關研究才逐步涌現(xiàn),例如:黃偉成等[10]、李昌龍等[11]及陳夢等[12]分別結合視頻測流在典型站點的實踐應用案例,對視頻測流應用的精度和適應性進行了案例分析?？傮w來講目前對于視頻測流精度的研究還處于積累階段。前期研究顯示視頻測流精度與測流應用斷面情況密切相關,在不同河道/灌區(qū)中存在差異。隨著視頻測流進一步推廣,有必要在更多河道/灌區(qū)中開展視頻測流現(xiàn)場應用的測流精度研究。

四川都江堰灌區(qū)作為全國3個灌溉面積1 000萬畝以上的特大型灌區(qū)之一,以占四川省約1/20的土地養(yǎng)育著全省1/3的人口,貢獻了近50%的生產(chǎn)總值[13-14],在四川省糧食安全、經(jīng)濟發(fā)展及社會穩(wěn)定中具有極其重要的戰(zhàn)略地位。近年來,在信息化建設的時代背景下,都江堰灌區(qū)逐步引進視頻測流進行試點,積累了一定的測流數(shù)據(jù),但目前對測流數(shù)據(jù)的精度和適應性還缺乏量化表征。

本次研究將以都江堰灌區(qū)應用視頻測流的兩個典型斷面為例,對視頻測流在都江堰灌區(qū)現(xiàn)場應用精度和適應性進行分析,以期為視頻測流技術的算法優(yōu)化及其在都江堰以及其他灌區(qū)的推廣應用實踐提供參考。

1 視頻測流概況

視頻測流技術(見圖1)是基于河流或渠道表面水體視頻,采用圖像處理方法解析表面流速分布和水位信息,結合斷面形態(tài)數(shù)據(jù)計算過水斷面流量的方法。其算法主要包括水位識別算法、圖像測速算法和流量反演算法。不同廠家的設備在算法實現(xiàn)上通常各有不同,現(xiàn)以本次研究中所使用的視頻測流設備為例,對上述算法進行簡要說明。

圖1 視頻測流技術示意

1.1 水位識別

基于獲取的視頻圖像(畫面中包含水尺和水面)對水位進行識別。以本文視頻測流設備為例,其水位識別的主要步驟見圖2,具體如下。

圖2 水位識別算法

(1) 圖像預處理:利用高斯濾波的方法對圖像進行濾波降噪處理,去除圖像噪點。

(2) 模型檢測水尺:基于水尺樣本和非水尺訓練的模型,對圖像中的水尺進行位置檢測。

(3) 水尺數(shù)字分割識別:基于檢測出的水尺位置結合水尺上數(shù)字與水尺的相對位置,推算水尺數(shù)字區(qū)域在圖像中的具體位置。將水尺數(shù)字區(qū)域進行二值化操作并進行水平與垂直投影,確定水尺上各數(shù)字的精確位置和數(shù)字識別結果。

(4) 水位線檢測:利用水面與水尺區(qū)域紋理的差異,進行水位線的檢測。

(5) 水位讀數(shù)計算:利用步驟(3)中水尺數(shù)字分割識別結果與步驟(4)中的水位線檢測結果,以及距離水位線最近的數(shù)字的識別結果,綜合推算出當前水位的讀數(shù)。

1.2 圖像測速

圖像測速算法是通過設備獲取的河道表面視頻圖像,跟蹤兩幀圖像之間水面同名特征點的位移來計算表面流場,具體為:對圖像進行特征點的檢測和匹配,然后再將特征點的像素坐標轉換為物理空間坐標,結合根據(jù)幀率計算出的圖像幀間時間,計算出水面流速,該方法具有很好的魯棒性,計算結果可靠。在夜間通過紅外補光等方式也可以獲取清晰的河道水面圖像,達到可視化的水平,算法可充分適應在夜晚環(huán)境下進行測流,實現(xiàn)在夜間的可用性。

1.3 流量反演

由識別的水位和表面流速可反演流量,其核心是流速面積法。以本文視頻測流系統(tǒng)的流量反演為例,其在斷面設置n條垂線,垂線號記作r1-rn,將整個過流斷面分成(n-1)塊,示意見圖3。

圖3 流量反演斷面劃分示意

根據(jù)表面流速特征點所在位置的起點距,將特征點的流速分別統(tǒng)計到垂線r1～rn:如r1-r2之間的特征點流速統(tǒng)計到垂線號r1;r2-r3之間的特征點流速統(tǒng)計到垂線號r2;依此類推。各垂線的表面流速記作V1～Vn。之后依照梯形面積計算公式計算各分塊面積:S1=(水位-r1的河底高程)+(水位-r2的河底高程)]/2×(r2的起點距-r1的起點距);S2=(水位-r2的河底高程)+(水位-r3的河底高程)]/2×(r3的起點距-r2起點距);依此類推。從而,斷面的流量為

(1)

式中:Ci為由表面流速轉換為平均流速的轉換系數(shù)(小于1,通常在0.8～0.9之間),由設備廠商內(nèi)置于設備算法中。

而斷面的平均流速為

V=Q/S

(2)

式中:S為總過水面積。

2 測流斷面及設備布置

2.1 測流斷面情況

都江堰灌區(qū)地處四川盆地西部,位于東經(jīng)103°29′～105°24′,北緯29°24′～31°29′,地跨岷江、沱江、涪江三大流域,總幅員面積2.86萬km2[15-16]。本次研究選取的黑石河出口斷面和岷江堰斷面均位于都江堰灌區(qū)境內(nèi)。黑石河出口斷面為自然形成河流斷面,形狀復雜,流量較大,目前左側河床內(nèi)淤泥較多,且整個河槽內(nèi)水草眾多,斷面實景及地形見圖4。岷江堰觀測斷面兩岸為混凝土河堤,斷面原為梯形河床,形狀規(guī)則,流量較小。兩測流斷面在斷面復雜性、流量大小上區(qū)分度明顯,代表性良好,可支持斷面復雜性及流量對視頻測流精度影響的對比分析。

圖4 測流斷面實景及地形

2.2 視頻測流設備布置

黑石河出口和岷江堰斷面的視頻測流設備來自國內(nèi)同一廠商,測流算法相同,僅硬件有所差異。對于寬度較大的黑石河出口斷面,為保證測流精度,其水位和流速測量由兩臺球機分別完成,測流設備由水位識別球機、流速識別球機、太陽能供電系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲及傳輸模塊組成。設備適用于寬河/渠道測量,主要技術指標如下:流速測量范圍為0.5～15 m/s;水位識別距離100 m,識別誤差±2 cm;測流有效距離100 m;測流精度≤10%。整套設備立桿安裝在河道右岸河堤上,見圖4(a),對岸布置有直立水尺4根,用于水位測定。

對于寬度較窄的岷江堰斷面,其流速和水位測量則可由一臺槍機完成,測流設備由一臺水位流速識別槍機、太陽能供電系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲及傳輸模塊組成。這套設備適用于窄河/渠道場景,主要技術指標如下:流速測量范圍0.5～15 m/s;水位識別距離20 m,識別誤差±2 cm;測流有效距離20 m;測流精度≤10%。整套設備立桿安裝于渠道左岸,對岸布設有水尺用于水位檢定,見圖4(c)。

兩斷面視頻測流設備在完成架設和參數(shù)率定后,實時在線連續(xù)測量斷面水位、流量及斷面平均流速,每小時上傳1次數(shù)據(jù)。視頻測流數(shù)據(jù)傳輸與上傳設備前端采用4G網(wǎng)絡通信,測站通信規(guī)約符合《四川省水文信息采集系統(tǒng)信息技術規(guī)約和協(xié)議》的規(guī)定,確保數(shù)據(jù)按四川省規(guī)范正常入庫。截至2023年2月,設備已存儲4～5個月實測數(shù)據(jù),可有效支撐視頻測流精度分析。

2.3 斷面水位流量關系檢定設備

為檢定視頻測流精度,基于遙控船載走航式聲學多普勒流速剖面儀(產(chǎn)品型號:桑泰克(M9),ADCP)對兩個測流斷面的水位流量進行了測量并構建水位-流量關系曲線。依托查線流量作為基準即可檢定視頻測流設備所測流量值的誤差/精度。

3 結果分析

3.1 水位-流量關系曲線構建

本研究在黑石河出口斷面和岷江堰斷面利用ADCP流速儀分別獲得測流結果10組,構建了水位-流量關系曲線(見圖5)。

圖5 測流斷面水位流量關系曲線

按照規(guī)范要求,根據(jù)GB 50179-2015《河道流量測驗規(guī)范》制定了水位流量關系表,對其進行符號檢驗、適線檢驗和偏離數(shù)值檢驗。表1給出了水位-流量關系曲線可靠性驗證結果,其中黑石河出口斷面和岷江堰斷面符號檢驗均達到α=0.25顯著性水平,判定為合格;兩處斷面適線檢驗結果均為-0.67,達到免檢標準;黑石河出口斷面偏離數(shù)值檢驗|t|=0.05,顯著性水平α=0.01,達到合格標準,岷江堰斷面則分別為|t|=0.22和α=0.01,同樣達到合格標準。上述檢驗結果表明水位流量關系定線合理,3項檢驗均滿足要求。

3.2 比測檢驗

基于3.1節(jié)ADCP實測結果給出的水位-流量關系曲線,本節(jié)研究首先在前期對視頻測流設備的測流結果進行了比測檢驗。根據(jù)GB50179-2015《河道流量測驗規(guī)范》和SCSW 001-2002《水文測量及資料整編補充規(guī)定》中比測的相關規(guī)定,分別在黑石河出口斷面選取了2022年9月17日至10月31日期間低、中水位超過430.10 m的43測次的流量樣本,在岷江堰斷面選取了2022年11月6～9日期間水位超過430.10 m以上的31次流量樣本進行分析。圖6(a)和圖6(b)分別展示了黑石河出口斷面和岷江堰斷面視頻測流系統(tǒng)實測流量與基本水尺斷面相應水位查線流量的擬合關系。結果表明,黑石河出口斷面視頻測流系統(tǒng)流量與查線流量有相關關系,測流系統(tǒng)虛流量綜合系數(shù)為0.809 3,線性相關系數(shù)則達到了0.936。岷江堰斷面上述關系的綜合系數(shù)和線性相關系數(shù)則分別為0.842 7和0.998 9。根據(jù)SL/T 247-2020《水文資料整編規(guī)范》將異常數(shù)據(jù)進行剔除后,對黑石河出口斷面40測次和岷江堰斷面31測次樣本進行3項合理性檢驗,結果見表2。不難看出本次視頻測流系統(tǒng)系數(shù)在兩處測流斷面率定符合規(guī)范要求,結果合理,滿足對系數(shù)分析的精度要求。

表2 視頻實測流量與查線流量關系檢驗

圖6 實測視頻流量與查線流量相關關系

3.3 觀測斷面流量特征

基于黑石河出口斷面2022年8月31日至2023年2月7日,岷江堰斷面2022年11月8日至2023年2月8日的測量數(shù)據(jù)對斷面流量特征進行分析。圖7(a)和圖7(b)分別展示了兩斷面的視頻實測流量的時間序列(對水位和流量近似等于零和明顯錯誤的數(shù)據(jù)點進行了剔除)。為直觀展示流量測量的偏差情況,基于水位流量關系曲線的查線值也在圖中一并列出。從圖中可以看出,兩斷面視頻測量的流量雖然與水位流量關系曲線查線值整體較為接近,但也存在一定程度的偏差。

圖7 斷面流量時間序列

黑石河出口斷面視頻測流結果較水位流量關系曲線查線值偏低,且由于黑石河出口斷面在進入10月以后,河流流量較高,這也導致了視頻測流結果與水位流量關系曲線查線值相比有較大差異。相比而言,岷江堰斷面視頻測流結果與水位流量關系曲線查線值則表現(xiàn)出更好的一致性,兩者的偏差也較小。

3.4 測流精度和適應性分析

為定量分析視頻測量流量精度,以水位流量關系曲線查線流量為基準,計算視頻測量流量的偏差率:(視頻實測流量-查線流量)/查線流量×100%。

圖8(a)和圖8(b)首先分別展示了黑石河出口斷面和岷江堰斷面原始未經(jīng)流量校正的視頻測量流量偏差率的分布情況。由3.2節(jié)比測檢驗中的實測與查線流量相關圖可知,兩斷面視頻測量流量存在一定的固有偏差,為規(guī)避這一固有偏差的影響從而增強結果的代表性,利用實測與查線流量相關圖中得出的系數(shù)對原始視頻測量的流量進行了校正并重新計算流量偏差率,校正后的流量偏差率分布如圖9(a)和圖9(b)所示。

圖8 校正前視頻測量的流量偏差率分布

圖9 校正后視頻測量的流量偏差率分布

從圖8和圖9可以看出,在未進行流量校正時,兩斷面視頻測量流量的偏差均相對較大,而經(jīng)過校正后,偏差范圍和平均偏差均明顯減小。其中,黑石河出口斷面偏差范圍由校正前的-50%～234%縮小到了校正后的-59%～170%,平均偏差也從68%下降到了36%。岷江堰斷面流量偏差范圍校正前后則分別為-5%～27%和-11%～7%,平均偏差則分別為15%和-3%。

進一步對兩斷面校正前后視頻測量的流量偏差率在不同范圍的占比進行了統(tǒng)計(見表3)。結果顯示,經(jīng)過校正后兩處斷面視頻測流量值偏差范圍明顯接近平均偏差,但黑石河出口斷面仍存在較大誤差(仍有68%的數(shù)據(jù)點誤差超過20%),而岷江堰斷面則除個別異常點外,幾乎全部(99.8%)數(shù)據(jù)點的誤差收斂于10%以內(nèi),95.6%的數(shù)據(jù)點誤差收斂于5%以內(nèi)。上述結果表明本次研究所采用的視頻測流設備在流量較低、斷面形狀規(guī)則的岷江堰斷面表現(xiàn)出良好的精度和適應性,而在流量較大、斷面形狀較復雜的黑石河出口斷面則精度和適應性相對較差,需要進一步優(yōu)化和改進。

與前人視頻測流設備在其他站點的精度分析結果對比(見表4),以揭示本文都江堰視頻測流精度結果的相似/差異性。從表4的結果對比可知,都江堰灌區(qū)的視頻測流精度與前人結果范圍大體相當(偏差最大均在30%左右)。特別地,受斷面復雜性的影響,本文斷面較為復雜的黑石河出口斷面,其視頻測流偏差36%略微大于已有報道的30%。

3.5 兩斷面視頻測流偏差差異的原因討論

由于斷面的復雜程度及過流流量(或等價的水位、斷面平均流速)是兩個測流斷面的主要差異,因此兩斷面視頻測流偏差幅度大小差異的原因與上述因素密切相關。為探明內(nèi)在原因,圖10和圖11依次展示了兩個斷面視頻測量的流量偏差率、斷面平均流速隨水位的變化。為更好揭示流量偏差與斷面的關聯(lián),圖中一并繪制了斷面的地形變化。

圖11 岷江堰斷面典型參數(shù)隨水位或高程的變化

對比圖10和圖11不難看出,黑石河出口斷面流量偏差不僅幅值大,而且隨水位變化顯著,隨水位的升高,其流量測量偏差由150%左右快速變化至-60%左右。結合斷面平均流速和斷面地形變化可以發(fā)現(xiàn),黑石河出口斷面流量測量偏差大且劇烈變化的原因是斷面的復雜性。具體來講,低水位時過流斷面過于窄深,導致表面流速代表性較差,從而計算流量和斷面平均流速存在較大偏差。而隨著水位的增高,水位又開始進入斷面由窄陡然變寬的高程附近,在該高程和水位范圍內(nèi),水面寬度及過流斷面面積變化顯著,同樣降低了表面流速的代表性,加之過流斷面本身較寬、流量較大,使得推求的流量和斷面平均流速偏差較大且波動顯著。

對比而言,岷江堰斷面流量偏差較小的原因在于斷面相對寬淺且簡單,隨著水位和高程的變化,過流斷面為漸變過程(不存在復雜斷面地形而引起的過流斷面突變現(xiàn)象),因此,在整個測量水深范圍內(nèi),其斷面流速呈現(xiàn)出符合預期的隨水位的升高而漸變增大的趨勢,流速代表性較好,加之本身斷面不寬、流量也不大,從而保證了較高的測流精度。

4 結 論

為探究視頻測流在都江堰灌區(qū)的應用精度和適應性,本研究以灌區(qū)兩個典型視頻測流試點斷面(斷面形狀不規(guī)則、流量較大的黑石河出口斷面和斷面形狀規(guī)則、流量較小的岷江堰斷面)為例,對視頻測流在兩斷面的測流精度進行了量化和對比分析。研究發(fā)現(xiàn):由于斷面形狀較為復雜且流量變化較大,黑石河出口斷面視頻測流的流量測量偏差幅度和平均偏差均較大(流量測量偏差在-59%～170%,平均偏差達36%),精度和適應性較差;而在斷面規(guī)則且流量變化較小的岷江堰斷面,視頻測流的精度則較高(流量測量偏差在-11%～7%,平均偏差僅為-3%),適應性更好。

在后續(xù)應用中,應盡量規(guī)避復雜地形斷面(如本文中黑石河出口具有窄深溝槽、斷面在某高程突然擴寬等的復雜斷面)對視頻測流精度的不利影響,當現(xiàn)場難以避免此類斷面時,可通過采取算法優(yōu)化或結果校正等措施降低斷面對測流精度的影響,以使視頻測流更好地服務灌區(qū)流量測量,以為水資源精細化管理提供質(zhì)量更高的水位-流量數(shù)據(jù)支持。