시공간 영상 분석을 이용한 하천 수위 측정

• 영문명: A Novel Method to Measure River Water Stage by Using Spatio-Temporal Image Analyses
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이남주(Lee Namjoo) 류권규(Yu Kwonkyu)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 17권2호, 461~469쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.04.30

국문 초록

본 연구의 목적은 동영상을 이용하여 하천의 수위를 측정하는 새로운 기법을 제시하는 것이다. 이를 위해 하천 구조물 부근의 수면을 촬영한 동영상에서 시공간 영상을 작성하고, 이 시공간 영상의 영상강도 평균값과 표준편차를 분석하여 수표면 위치를 검출하는 새로운 수면인식기법을 제안하였다. 이 방법은 시공간 영상의 영상강도 변화에서 비유수 영역(고정부)와 유수영역을 구분하고, 그 경계를 수표면으로 분류하는 방법이다. 영역의 구분 기준으로는, 영상강도의 표준편차가 5.0 이하인 영역을 비유수 영역(고정영역), 5.0 이상인 영역을 유수 영역으로 구분하였다. 그리고 영상강도의 표준편차가 첨두를 이루는 부분(10.0 이상)을 수표면이나 영상내 얼룩으로 구분한다. 제안된 방법을 안동하천실험센터의 실규모 수로에서 일련의 실험을 수행하고, 그 영상에 대해 수표면 시험 분석을 수행한 결과 매우 효율적이고 정확하게 수표면을 분리해 낼 수 있었다. 이 방법은 기존 방법을 보완하여 영상수위계의 수위 측정성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.

영문 초록

The present study aims to develop a new technique for water surface detection by using water surface videos. For this purpose, spatio-temporal images made from video images taken in the immediate vicinity of river structures. The proposed technique analyzes mean and standard deviation of the spatio-temporal images and separates movable parts (flowing water) from fixed parts. The interfaces of two part becomes the water surfaces. The standard deviation of the image intensity of the spatio-temporal images were used as the separation criteria. When the standard deviation is smaller than 5.0, the region was classified as fixed region(non-flowing region), otherwise that was a flowing region. And peaking parts where the standard deviation were larger than 10.0 were classified the water surfaces or image noise parts. A series of tests performed at large experimental flume of Andong River Experiment Center showed the proposed method was able to detect water surface fairly accurately and effectively. It would be a good alternative for the conventional water stage gages.

목차

Abstract

요지

1. 서론

2. 새로운 영상 수위 계측법의 제안

3. 개발된 방법의 시험

4. 결론

References

키워드

수위 측정 영상 수위계 시공간 영상 하천 관리 Water Stage Measurement Image Water Stage Gage Spatio-temporal Image River Management