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J-GLOBAL ID：202102236657194075   整理番号：21A2455460

ヘリコプターから取得した光学画像シーケンスからの堆積物が豊富なアラスカ川における表面流速の推定【JST・京大機械翻訳】

Inferring Surface Flow Velocities in Sediment-Laden Alaskan Rivers from Optical Image Sequences Acquired from a Helicopter

著者 (2件)： Legleiter Carl J. ,  Kinzel Paul J.
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 8  ページ： 1282  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アラスカの多くの河川の遠隔でアクセスできない位置は,河川流監視に対するリモートセンシングアプローチの有力な必要性を創り出す。この目的に動機を得て,2つの大きな堆積物負荷河川上に設置したヘリコプタから取得した光学画像シーケンスから流速を推論する可能性を評価した。人工播種よりむしろ,著者らは,懸濁堆積物を上回り,水面で可視コントラストを生成するボイル渦の移動を追跡するために,アンサンブル相関粒子画像流速測定(PIV)アルゴリズムを使用した。本研究は,画像作成(安定化と地理参照),前処理(フィルタリングとコントラスト強化),分析(PIV),後処理(PIV出力と現場測定との比較による精度評価)のための一般的でモジュール的なワークフローを導入した。ディジタルマッピングカメラと安価なビデオカメラで取得した画像にこの方法を適用することは,画像強調の重要性と,適切な,より粗いピクセルサイズとより低いフレーム速度へのデータを再サンプリングする必要性を強調した。また,PIV(POP)フレームワークのためのパラメータ最適化を開発し,特定のアプリケーションのための質問領域(IA)とフレームレートの選択を誘導した。POPの結果は,PIVアルゴリズムの性能が高度にロバストであり,比較的大きいIA(64320画素)と適度なフレーム速度(0.52Hz)が,リモートセンシング速度と現場測定の間の強い一致(R2>0.9)をもたらしたことを示した。同様に,画像シーケンス継続時間に対するPIV精度の感度の解析は,16秒の短い滞留時間が1Hzのフレームレートで十分であり,フレーム速度が2倍になると半分にカットできることを示した。この研究の結果は,堆積物を含む河川における速度に関するヘリコプタベースのリモートセンシングが,非接触流時効プログラムに寄与し,流れ場の到達規模マッピングを可能にすることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  懸濁液 ,  コントラスト ,  *ヘリコプタ ,  フィルタリング ,  河川 ,  *堆積物 ,  *流速 ,  画素 ,  リモートセンシング ,  応用プログラム ,  ビデオカメラ ,  ロバスト性 ,  流れ場 ,  粒子画像流速測定

著者キーワード (8件)： 流速 ,  アラスカ ,  河川 ,  リモートセンシング ,  粒子画像速度測定 ,  PIV ,  大規模粒子画像速度測定 ,  LSPIV

分類 (1件)： 河川調査・計画  (RC12020M)

引用文献 (34件)：

• Conaway, J.; Eggleston, J.; Legleiter, C.; Jones, J.; Kinzel, P.; Fulton, J. Remote sensing of river flow in Alaska-New technology to improve safety and expand coverage of USGS streamgaging. U.S. Geol. Surv. Fact Sheet 2019, 3024.
• Durand, M.; Gleason, C.J.; Garambois, P.A.; Bjerklie, D.; Smith, L.C.; Roux, H.; Rodriguez, E.; Bates, P.D.; Pavelsky, T.M.; Monnier, J.; et al. An intercomparison of remote sensing river discharge estimation algorithms from measurements of river height, width, and slope. Water Resour. Res. 2016, 52, 4527-4549.
• Bjerklie, D.M.; Birkett, C.M.; Jones, J.W.; Carabajal, C.; Rover, J.A.; Fulton, J.W.; Garambois, P.A. Satellite remote sensing estimation of river discharge: Application to the Yukon River, Alaska. J. Hydrol. 2018, 561, 1000-1018.
• Altenau, E.H.; Pavelsky, T.M.; Moller, D.; Pitcher, L.H.; Bates, P.D.; Durand, M.T.; Smith, L.C. Temporal variations in river water surface elevation and slope captured by AirSWOT. Remote Sens. Environ. 2019, 224, 304-316.
• Legleiter, C.J.; Kinzel, P.J.; Nelson, J.M. Remote measurement of river discharge using thermal particle image velocimetry (PIV) and various sources of bathymetric information. J. Hydrol. 2017, 554, 490-506.

タイトルに関連する用語 (7件)： ヘリコプター ,  光学画像 ,  シーケンス ,  堆積物 ,  アラスカ ,  表面流 ,  推定