一种基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法

本发明涉及水文监测，具体涉及一种基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法。

背景技术：

1、现有山洪沟水文监测手段主要沿用中小河流水情监测的技术路线，以水位计、流速仪等传感器为主，通过水位—流量关系或流速—断面面积法推算流量。具体而言，在断面形态相对规则、岸坡对称、水流较为平稳的中小河流中，通常采用公式 q = v × h × b进行流量计算，其中 b 为断面总宽度，被视为固定或缓慢变化的参数，h 为断面平均水深，v 为断面平均流速。这类方法在中小河流应用中积累了较为成熟的经验。

2、然而，当上述技术路线直接移植至山洪小流域时，面临显著的结构性适配问题。山洪小流域具有"窄浅急、两岸不对称、间歇性过流、沟道摆动"的典型水文—地貌特征：降雨及融雪触发的水文响应极为迅速，流量过程在服从季节性趋势的同时，局部时段呈现高频、大幅的脉动特征，实际过流宽度随水位涨落动态变化，枯水期可能仅占沟道总宽度的10%–30%，洪水期则可能漫溢至全断面，且过流中心线在沟道内横向摆,。

3、现有山洪沟监测站点通常已在野外布设了接触式或非接触式水位计、流速仪（如雷达流速仪、声学多普勒流速仪等），形成了较为稳定的 v 和 h 观测能力，但流量计算仍沿用 q = v × h × b 的框架，其中 b 往往被设定为固定满岸宽度或基于历史勘测的慢变参数，成为山洪沟流量监测数据系统性偏差的主要来源。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法，包括如下步骤：

4、s1、获取山洪沟排导槽的定时监测图像，基于bresenham算法在监测图像中提取预设测量断面的直线像素序列；

5、s2、基于干态基准图像库，通过像素级差异检测对监测图像进行水面区域识别，沿所述直线像素序列计算动态过流有效宽度；

6、s3、基于动态过流有效宽度及宽度校正系数对原始观测流量进行校正，得到校正后的实际过流流量。

7、进一步的，所述s1具体包括：

8、s11、在监测图像中确定测量断面的起点坐标和终点坐标，计算坐标差值和，其中、分别为起点的横坐标和纵坐标，、分别为终点的横坐标和纵坐标，为横坐标差值，为纵坐标差值；

9、s12、确定步进方向和，其中为横坐标步进方向标识符，为纵坐标步进方向标识符，sign()为符号函数；

10、s13、初始化误差项，所述误差项用于判断下一步进方向；

11、s14、迭代更新像素坐标：对于每个像素点，计算辅助变量，若，则更新，；若，则更新，，其中为第个像素点的坐标；

12、s15、当像素坐标与终点坐标重合时终止迭代，输出直线像素序列，其中n为像素点总数。

13、进一步的，所述s2具体包括：

14、s21、建立覆盖0点至23点的24小时干态基准图像库，将监测图像转换为浮点型数组，其中，h为图像高度，w为图像宽度，3对应rgb三通道，分别为像素的红、绿、蓝通道值，24小时干态基准图像库通过采集各小时无水流状态下的沟道图像建立，且每张基准图像与监测图像的拍摄视角、分辨率及光照条件保持一致；

15、s22、计算监测图像与同小时段基准图像在像素处的rgb欧氏距离，其中为监测图像像素值，为基准图像像素值；

16、s23、计算像素亮度值：

17、

18、其中表示像素的亮度值；

19、s24、通过多条件联合判别机制确定水面区域，设置：

20、像素差异阈值：

21、

22、式中，为预设差异阈值，当像素变化超过该阈值时判定为潜在变化区域；

23、反光屏蔽判别阈值：

24、

25、式中，为反光屏蔽阈值，当亮度超过该值的像素视为水面反光；

26、干湿判别阈值：

27、

28、式中，为预设干岸线坐标集合，干岸线以内的像素强制判定为水面；

29、结合多个判别阈值生成综合水面判别函数：

30、

31、若像素位于干岸线以内，或同时满足差异显著且非反光条件，则判定为水面；

32、s25、沿直线像素序列遍历像素点，通过状态变量识别连续水面段：

33、当且时，记录水面段起点距离并将置为1；

34、当且时，累加水面段宽度并将置为0；

35、遍历结束时若s=1则累加水面段宽度，其中为第个像素点对应的实际距离，为终点对应的实际距离；

36、s26、汇总所有水面段宽度得到动态过流有效宽度：

37、

38、其中为水面段计数。

39、进一步的，所述s24中干岸线坐标集合为预设的干旱线范围内的像素坐标集合，所述干旱线为山洪沟历史无水状态下的核心过流区边界线。

40、进一步的，所述s3具体包括：

41、s31、获取断面平均流速和断面平均流深，其中由流速监测设备实测得到，由水位监测数据结合断面地形推算得到；

42、s32、计算原始观测流量，其中为断面总宽度；

43、s33、以动态过流有效宽度替换断面总宽度，计算校正后的实际过流流量；

44、s34、计算宽度校正系数，则校正后的实际过流流量可表示为，其中α为宽度校正系数，用于表征过流宽度占断面总宽度的比例。

45、本发明具有以下有益效果：

46、本发明的技术定位并非重建完整过流断面以重新计算流量，而是在既有 v、h 观测体系的基础上，单独对"过流有效宽度 b"进行图像驱动的小时级动态校正，以最小硬件增量和计算复杂度，实现对原始观测流量的精准修正，提升山洪沟流量数据的可靠性与水文过程刻画能力。

1.一种基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法，其特征在于，所述s24中干岸线坐标集合为预设的干旱线范围内的像素坐标集合，所述干旱线为山洪沟历史无水状态下的核心过流区边界线。

5.根据权利要求1所述的基于定时拍照影像的山洪沟排导槽监测流量校正方法，其特征在于，所述s3具体包括：