抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】