An automatic ANN-based procedure for detecting optimal image sequences supporting LS-PIV applications for rivers monitoring

River flow monitoring has recently experienced rapid development due to advancements in optical methods, which are non-intrusive and enhance safety conditions for operators. Surface velocity fields are obtained recording and analyzing displacements of floating tracer materials, artificially introduced or already present on the water surface. River discharge can be assessed coupling the surface velocity fields with geometric data of a cross section. The accuracy of optical techniques is strongly affected by different environmental and hydraulic factors, and software parameterization, with tracer features that often play a prominent role. An adequate density and spatial distribution of tracer is required to ensure a complete characterization of surface velocity fields. In practical applications such conditions might occur only for a limited portion of the entire acquired images sequence. This work proposes an automatic procedure for identifying and extracting the best portion of a recorded video in terms of seeding characteristics and demonstrates how LS-PIV software performances can be enhanced through this approach. The procedure is implemented through a data-driven empirical approach based on an Artificial Neural Network, trained using data collected during an extensive measurement campaign across different rivers in Sicily (Italy). Performances are evaluated in terms of error in reproducing surface velocity profiles along specific transects, where benchmark profiles derived using an Acoustic Doppler Current Profiler are available. The procedure, also tested via numerical simulations on synthetic image sequences, outperformed an approach based on an existing metric for seeding characterization and represents a simple and useful tool for LS-PIV based applications

Optical techniques: non-intrusive river monitoring approach

Technological advances over last decades gave an innovative impulse to development of new streamflow measurements techniques, making possible to implement remote flow monitoring methods that allow for non-intrusive measurements. Here, we focus on image-based techniques that involve the use of digital camera, either installed on a bridge or equipped by a drone (UAVs – Unmanned Aerial Vehicles). The most widely known and used optical techniques are the Large-Scale Particle Image Velocimetry and the Large-Scale Particle Tracking Velocimetry. Optical techniques are based on four main steps: (i) seeding and recording, (ii) images pre-processing, (iii) images processing, and (iv) images post-processing. Tracer, naturally present on the water surface or artificially introduced, is assumed to move jointly with the surface liquid particles. Tracer dynamic is recorded and the resulting videos are processed by specific software, applying a statistical cross-correlation analysis to detect the most probable frame-by-frame tracer displacements. To obtain river discharge, it is then necessary to combine the geometry of the river cross-section with the assessed surface velocity field, often adopting simplified assumptions about the vertical velocity profiles. The accuracy of these techniques depends on several factors, such as the size of the interrogation area, the seeding density, the video length, and many other aspects related to environmental and hydraulic conditions, that are less investigated in the scientific literature. The aim of this work is to exploit the results of an extensive field measurement campaign on several Sicilian rivers (Italy) to infer useful insights for the parametric setting of the two most popular open-source processing LS-PIV software (i.e, PIVlab and FUDAA-LSPIV). The field campaign includes discharge measures carried out at different sites, taking into account different roughness conditions and cross-sections, and, for each site, in different seasons, accounting then for different environmental and hydraulic conditions. Topographical surveys were preliminary performed on each site to obtain detailed DEMs, which are used in the pre-processing phase for image stabilization and orthorectification. Video sequences were acquired from both bridge and drone, using wood chips as tracer. Benchmark measures were also retrieved by ADCP

Optical techniques for river flow monitoring: an automatic procedure for the identification of the best video sequence to process by LS-PIV technique

Technological advances over last decades gave an innovative impulse to the development of new streamflow measurements techniques, especially regarding remote flow monitoring methods that allow for non-intrusive measurements. The most widely used image-based techniques are the optical ones, such as Large-Scale Particle Image Velocimetry (LS-PIV) and Large-Scale Particle Tracking Velocimetry (LS-PTV). The dynamic movement of tracers floating on the water surface of a river is recorded, and the resulting videos are processed by applying a statistical cross-correlation analysis to detect the most probable frame-by-frame displacement, finally deriving the surface velocity field. To obtain river discharge, it is necessary to couple the geometry of a river cross-section with the assessed surface velocity field, adopting simplified assumptions on the vertical velocity profiles. The accuracy of these techniques depends on several factors, such as the processing models set-up, the tracer density and distribution, the video-length, and many other aspects related to environmental and hydraulic conditions. The aim of this work is the identification of an automatic methodology aimed to select an optimal video sub-sequence over the entire recorded video in order to optimize the performance of software based on LS-PIV technique. For this purpose, the results of multiple field campaigns on two Sicilian rivers (Italy), i.e., Oreto and Platani rivers, are exploited. Results are shown in terms of error in the estimation of the surface velocity profile along a specific transect, comparing velocity values assessed by the LS-PIV technique and by an Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP)

TECNICHE OTTICHE PER IL MONITORAGGIO DEI CORSI D’ACQUA: UNA PROCEDURA AUTOMATICA PER L’INDIVIDUAZIONE DELLA MIGLORE SEQUENZA VIDEO DA PROCESSARE CON TECNICA LS-PIV

Misurare con accuratezza le portate di un corso d’acqua è uno dei principali obiettivi dell’idrometria tecnica (Eltner et al., 2020) e rappresenta da decenni una vera e propria sfida per la comunità scientifica. Le osservazioni di deflusso nei corsi d’acqua sono di fondamentale importanza per qualsiasi applicazione idrologica e idraulica (Pizarro et al., 2020) e consentono di comprendere al meglio le dinamiche di processi complessi, come ad esempio le piene lampo (Perks et al., 2016). La portata è una grandezza fisica la cui stima è caratterizzata da considerevole incertezza. Gli approcci tradizionali prevedono una stima indiretta della grandezza, attraverso un metodo velocità-area, che consiste nell’effettuare misure multiple di velocità della corrente a diverse profondità e su diverse verticali, lungo una sezione trasversale del canale (Herschy, 1993). Gli strumenti tradizionalmente utilizzati per campionare la velocità sono i correntometri meccanici, il cui funzionamento è basato sulla relazione tra velocità dell’acqua e numero di giri compiuti da un mulinello durante un intervallo di misura. Nei correntometri elettromagnetici la velocità della corrente è misurata attraverso l’applicazione di un campo magnetico, valutando il potenziale elettrico generato dall’acqua. Questi strumenti vengono spesso sostituiti da alcuni tecnologicamente più avanzati, come ad esempio gli ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler), che utilizzano gli ultrasuoni. Il metodo velocità-area è applicato in questo caso in maniera continua utilizzando un sensore acustico, spesso ancorato ad un catamarano di piccole dimensioni e messo in movimento lungo un transetto trasversale. La velocità dell’acqua è misurata sfruttando il principio dell’effetto Doppler. Il sensore consente inoltre la ricostruzione della batimetria e una misura dell’area bagnata grazie ad un tracciamento continuo del fondo alveo e della posizione dello strumento. Le tecniche sopra esposte prevedono un contatto diretto con l’acqua, sia degli strumenti che degli operatori addetti alle misure; le campagne di misura sono inoltre solitamente costose, impegnative e spesso pericolose in condizioni di alti deflussi (Ioli et al., 2020). I recenti avanzamenti tecnologici hanno dato un forte impulso allo studio di tecniche innovative per la misura delle velocità dei corsi d’acqua, rendendo possibile l’implementazione di metodi di monitoraggio da remoto e in real-time. Adottando un approccio basato sull’analisi di immagini è possibile una stima delle velocità superficiali dei corsi d’acqua in maniera non intrusiva. La superficie liquida è resa tracciabile utilizzando un opportuno tracciante galleggiante, già naturalmente presente sulla superficie o aggiunto artificialmente, il cui movimento viene catturato da una fotocamera. Questo approccio ha portato allo sviluppo di tecniche ottiche specifiche per applicazioni di pieno campo come la Large-Scale Particle Image Velocimetry (LS-PIV) (Fujita et al., 1998) e la Large-Scale Particle Tracking Velocimetry (LS-PTV) (Lloyd et al., 1995). L’applicazione operativa delle tecniche ottiche prevede quattro fasi principali: (i) seeding e recording, (ii) pre-processing, (iii) processing e (iv) post-processing. Dalla prima fase dipende l’accuratezza dei risultati delle fasi successive. È infatti necessario procedere ad una dispersione del tracciante (seeding) quanto più omogenea possibile ed effettuare le riprese in maniera adeguata. La fase di registrazione video (recording) può essere condotta da postazioni fisse (ad es., da ponte) o con dispositivi mobili comandati adistanza, come i droni (UAV – Unmanned Aerial Vehicle). Durante le riprese è auspicabile mantenere la camera quanto più perpendicolare possibile alla superficie liquida per minimizzare le distorsioni prospettiche. La fase di pre-processing è utile per stabilizzare, ortorettificare e migliorare graficamente le immagini acquisite. La stabilizzazione rimuove dalle immagini movimenti non desiderati della fotocamera; l’ortorettifica consente di associare coordinate metriche di un sistema di riferimento reale alle coordinate immagine delle sequenze video, e di rimuovere qualsiasi distorsione dovuta alla prospettiva di ripresa. L’enhancement grafico consente, infine, di aumentare il contrasto tra tracciante e sfondo. Nella fase di processing è in genere applicato un algoritmo di cross-correlazione statistica, attraverso dei software gratuiti e open-source, ottenendo frame-by-frame gli spostamenti più probabili delle singole particelle traccianti. I campi di velocità superficiali sono poi calcolabili noto il frame rate di acquisizione dei video. In fase di post-processing è possibile applicare operazioni di filtro delle velocità, rimuovendo vettori risultanti da una non corretta interpretazione degli spostamenti delle particelle. Infine, nota la geometria di una sezione del corso d’acqua, la portata può essere stimata assumendo ipotesi semplificative sulla distribuzione verticale delle velocità. Particolare interesse deve essere dato alla fase di pre-processing, necessaria per migliorare l’abilità dei software nell’identificare le particelle traccianti. Durante campagne di misura in cui il tracciante viene introdotto manualmente, difficilmente si riesce ad avere un perfetto controllo sulle operazioni di seeding, per cui non sono noti a priori la densità e la distribuzione del tracciante sull’area di interesse, che potranno anche essere estremamente variabili frame-by-frame. È spesso opportuno quindi individuare ed applicare le analisi ad una sottosequenza dell’intera registrazione acquisita, caratterizzata da densità e distribuzione del tracciante appropriata e quanto più uniforme possibile lungo tutta la sequenza analizzata. Le analisi presentate in questo lavoro mirano all’individuazione di una metodologia automatica per la scelta delle migliori sottosequenze di registrazione video da analizzare al fine di ottimizzare le performance dei software basati su tecniche LS-PIV. A questo scopo sono stati utilizzati i dati derivanti da una campagna di misure effettuata su diversi corsi d’acqua della Sicilia. Vengono mostrati, in particolare, i risultati di campagne multiple effettuate su due casi studio: Oreto a Ponte Parco e Platani a Passofonduto. I risultati sono misurati in termini di errore nella stima della velocità superficiale lungo un transetto, derivanti dal confronto fra valori stimati con tecniche LS-PIV, mediante il software PIVlab (Thielicke et al., 2014), e quelli di riferimento misurati simultaneamente mediante ADCP