Bandini, Filippo

Jorden er truet af mange forskellige vandrelaterede hændelser, såsom tørke, oversvømmelser og forurening. Satellit- og luftbåren måleteknik udvikler sig hurtigt og giver nye muligheder for at indhente observationer af overfladevand for derigennem at hindre naturkatastrofer. Teknologisk udvikling kræver udstrakt forskning med tilhørende bevillinger, men er dog langt billigere end udgifterne til nødhjælp og genopretning efter katastrofer. Det spørgsmål, der blev stillet, var: ”Er det muligt at opnå hydrauliske observationer af indlands vandområder, hvor og hvornår det er påkrævet, med (i) høj nøjagtighed, (ii) høj rumlig opløsning og (iii) til en overkommelig pris?” Ubemandede lutfartøjer og deres miniature-komponenter kan løse problemet. De kan faktisk foretage målinger i farlige og svært tilgængelige områder i realtid. De kan ydermere tilsikre høj nøjagtighed og høj rumlig opløsning i monitering af overfladevandssystemer til en begrænset omkostning og med en høj grad af fleksibilitet. Formålet med ph.d.-projektet har været at undersøge og demonstrere, hvordan UAVs kan supplere og forøge de hidtil tilgængelige hydrologiske observationer af indlands overfladevandssystemer, herunder 1. Ortometrisk vandniveau. 2. Vanddybde. 3. Overfladevandshastighed. Nyskabelsen i denne forskning består i at vandstand- og dybdemålinger opnås ved hjælp UAV’er. Studiets formål var at opnå en præcision på et par cm uden behov for GCP (eng: Ground Control Points) og uafhængigt af flodmorfologi, vandturbiditet eller maksimum vanddybde. Selv om UAV-bårne målinger af overfladevandshastighed allerede er dokumenteret i litteraturen, er der i dette studie udviklet en ny tilgang hvor brugen af GCP'er undgås. Det ortometriske vandniveau kan bestemmes ved hjælp af UAVs med et radar- og et GNSS (Global Navigation Satellite system). Ligesom i satellit højdemåling måler GNSS-modtageren højden over middel havniveau, medens radaren måler afstanden til vandoverfladen. Det ortopometriske vandniveau beregnes derefter ved at trække afstanden målt af radaren fra den GNSS-afledte højde. Imidlertid har UAVs i sammenligning med satellitter flere fordele: høj rumlig opløsning, mulighed for gentagne overflyvninger, og en god genkendelse af overfladevandet. Der er dog også en del begrænsninger: vibrationer og begrænset størrelse, vægt og elektrisk effekt til sensorerne. I afhandlingen præsenteres de første studier af UAV-højdemåling omfattende bestemmelse af ortometrisk vandniveau (højden af vandoverfladen over middel havniveau) i floder og søer og i de unikke ferskvandshuller og laguner på Yucatan-halvøen. Teknikken gav mulighed for at opnå en nøjagtighed på 5-7 cm. Denne nøjagtighed er højere end opnåelig med anden luftbåren radar- eller satellitbåren LIDAR-højdemåling.Vanddybder blev målt med en fast monteret, UAV-kontrolleret sonar. Bundniveauerne kan så estimeres ved subtraktion af vanddybden fra vandstanden. Den anvendte teknologi har til formål at kombinere den store rumlige og tidslige skala af remote sensing med nøjagtigheden af stedbundne målinger. En nøjagtighed på ca. 2.1% af den aktuelle dybde blev opnået med det udviklede system op til en potentiel vanddybde på 80 m. Remote sensing-teknik (som fx LIDAR, undervands-fotogrammetri og spektraldybde-signaturen af multi-spektral visualisering) kan kun måle vanddybder op til nogle få meter, hvorimod den her udviklede teknik har en dybdespænd og en anvendelighed, der langt overgår andre remote sensing teknikker. Sammenlignet med bemandede eller ubemandede både udstyret med ekkolod kan den UAV-bårne teknik også opmåle ikke-navigable floder og passere hindringer i flodløbet. Kombinationen af et autopilot-system og computer-baseret udsyn længere end den menneskelige synsvidde sikrer muligheden for at opnå hyper-spatiale observationer af vanddybder, uden at observatøren behøver adgang til det pågældende område. Overfladehastigheden kan bestemmes med UAVs ved at benytte billed-kryds-korrelation. UAV-bårne vandhastighedsobservationer kan herved opnås uden de praktiske vanskeligheder af traditionelle metoder. Sædvanlige hastighedsmålinger er ofte intrusive (fx flow-målere) eller forudsætter måling fra en bådudstyret med dyre akustiske Doppler strømprofil-målere (ADCP’er). Derfor har observationer af vandhastigheden traditionelt været udfordrende, specielt i vanskeligt tilgængelige områder. Modsætningsvis giver UAV-baseret PIV (partikel–billed-hastighedsmåling) mulighed for at bestemme vandhastigheden over store områder for lave omkostninger. Et to-dimensionalt hastighedsfelt kan beregnes ved at analysere UAV-bårne video-billeder ved hjælp af stor-skala PIV-teknik. Denne teknik er velkendt på mikro-skala niveau, men stor-skala anvendelse indebærer adskillige vanskeligheder. Det er fx ikke muligt at benytte laser-lys til at illuminere vandoverfladen. Indledende studier har vist, at teknikken kan anvendes til bestemmelse af vandhastigheder i floder. Det kræver imidlertid, at vandoverfladen tilføres partikler, da naturlige tracere i form af erosionsmateriale, bobler, eller skum normalt ikke forekommer. Ydermere er video-stabilisering essentiel for at fjerne effekterne af drone-vibrationerne. En innovative metode blev anvendt til at konvertere billed-enheder (pixels) til metriske enheder ved udnyttelse af samtidige radarobservationer fra dronen. Et studie har været gennemført med det formål at evaluere potentialet for at udnytte UAV-bårne målinger til kalibrering af en hydrologisk model. Modellen simulerer vandstand og vandføring i Mølleåens opland. De model-beregnede estimater af interaktionen mellem grundvand og overfladevand blev betydeligt forbedrede efter udnyttelse af de syntetiske UAV-observationer. Efter kalibrering mod UAV-bårne vanstandsobservationer blev ”sharpness” reduceret med ca. 50%, RMSE (Root Mean Square Error) med ca. 75%, og retningen af fluxen mellem grundvand og overfladevand er bedre simuleret.The planet faces several water-related threats, including water scarcity, floods, and pollution. Satellite and airborne sensing technology is rapidly evolving to improve the observation and prediction of surface water and thus prevent natural disasters. While technological developments require extensive research and funding, they are far less expensive and therefore more important than disaster restoration and remediation. Thus, our research question was “Can we retrieve hydraulic observations of inland surface water bodies, whenever and wherever it is required, with (i) high accuracy, (ii) high spatial resolution and (iii) at a reasonable cost?”. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and their miniaturized components can solve this challenge. Indeed, they can monitor dangerous or difficult-to-reach areas delivering real time data. Furthermore, they ensure high accuracy and spatial resolution in monitoring surface water bodies, at a limited cost and with high flexibility. This PhD project investigates and demonstrates how UAVs can enrich the set of available hydraulic observations in inland water bodies, including: 1. Orthometric water level. 2. Water depth (bathymetry). 3. Surface water speed. The novelty of this research is to retrieve water level and bathymetry measurements from UAVs. The objective is to retrieve these observations with an accuracy of few cm, without any need for GCPs (Ground Control Points), and without any dependency on river morphology, water turbidity, and maximum water depth. Although UAV-borne measurements of surface water speed have already been documented in the literature, a novel approach was developed to avoid GCPs. This research is the first demonstration that orthometric water level can be measured from UAVs with a radar system and a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver. As in satellite altimetry, the GNSS receiver measures the altitude above mean sea level, while the radar measures the range to the water surface. The orthometric water level is then computed by subtracting the range measured by the radar from the GNSS-derived altitude. However, compared to satellites, UAVs have several advantages: high spatial resolution, repeatability of the flight missions and good tracking of the water bodies. Nevertheless, UAVs face several constraints: vibrations, limited size, weight, and electric power available for the sensors. In this thesis, we present the first studies on UAV altimetry. Studies were conducted to measure orthometric water level (height of water surface above sea mean level) in rivers, lakes, and in the worldwide unique cenotes and lagoons of the Yucatan peninsula. An accuracy of ca. 5-7 cm is achievable with our technology. This accuracy is higher than any other spaceborne radar or spaceborne LIDAR altimeter. Water depths were measured by UAV with a tethered sonar controlled by the UAV. Bathymetry can be estimated by subtracting water depth from water level. Our technology aims to combine the large spatial and temporal coverage capabilities of remote sensing techniques, with the accuracy of in-situ measurements. An accuracy of ca. 2.1% of the actual depth was achieved with our system, with a maximum depth capability potentially up to 80 m. Since remote sensing techniques (e.g LIDARs, through-water photogrammetry, spectral-depth signature of multispectral imagery) can survey water depths up to few meters only, our technology has a maximum depth capability and an applicability range superior to any other remote sensing technique. Compared to manned or unmanned vessels equipped with echo sounders, our UAV-borne technology can also survey non-navigable rivers and overpass obstacles (e.g. river structures). Computer vision, autopilot system and beyond visual line-of-sight (BVLOS) flights will ensure the possibility to retrieve hyper-spatial observations of water depth, without requiring the operator to access the area. Surface water speed can be measured with UAVs using image cross correlation techniques. UAV-borne water speed observations can overcome the practical difficulties of traditional methods. Indeed flow measurements are often intrusive (e.g. flow meters) or require deployment of vessels equipped with expensive acoustic Doppler current profilers (ADCPs). For these reasons, water speed observations have been traditionally challenging, especially in difficult-to-access environments. Conversely, UAV-borne observations open up the possibility of measuring water speed over extended regions at a low cost. The 2D water surface velocity field is computed by analysing the UAV-borne video frames using a technique called large scale PIV (Particle Image Velocimetry). PIV is well known in micro scale applications, but large scale PIV faces several challenges. For instance, it is not possible to use laser systems to better illuminate the water surface. Our preliminary studies show that UAVs can measure surface water speed of rivers. However, seeding of the water surface is required due to the lack of natural tracers (e.g. bubbles, debris, and foam) occurring in the Danish free-flowing rivers. Furthermore, video stabilization techniques are essential to remove the effects of drone vibrations. An innovative procedure was adopted to convert from image units (pixels) into metric units, by using the on-board radar observations. A study was conducted to evaluate the potential of UAV-borne water observations for calibrating a hydrological model. The hydrological model simulates Mølleåen river (Denmark) and its catchment. The model-derived estimates of groundwater-surface water (GW-SW) interaction were significantly improved after calibration against synthetic UAV-borne observations. After calibration against UAV-borne water level observations, the sharpness (width of the confidence interval) of GW-SW time series is improved by ca. 50%, RMSE (Root Mean Square Error) decreases by ca. 75%, and the direction of the GW-SW flux is better simulated.<br/

Online Research Database In Technology

Hydraulics and drones: observations of water level, bathymetry and water surface velocity from Unmanned Aerial Vehicles

http://orbit.dtu.dk/ws/files/140196001/Thesis_online_version_Filippo_Bandini.pdf

Hydraulics and drones: observations of water level, bathymetry and water surface velocity from Unmanned Aerial Vehicles

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology