Evaluation of airborne image velocimetry approaches using low-cost UAVs in riverine environments

Measuring flow velocities is one of the main issues of hydraulic engineering. Traditional flow measurements require contact with the fluid and are usually costly, time-consuming and, sometimes, even dangerous. The image-based technique Particle Image Velocimetry (PIV) allows the flow velocity field to be remotely characterized from the shift of intensity patterns of sub-image areas in at least two video frames with a known time lag. Recently, Airborne Image Velocimetry (AIV) has enabled the surface flow velocity of large-scale water bodies to be determined by analysing videos, recorded by cameras mounted on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), with PIV. This work presents a comparison of three AIV approaches: BASESURV, Fudaa-LSPIV and RIVeR. For the evaluation, two nadiral videos were acquired on river Limmat (Switzerland) with a low-cost UAV DJI Phantom 4 Pro. The first was recorded under low flow and seeded conditions, the second during a flood event. According to the results obtained, BASESURV is found to be an accurate and complete research oriented AIV approach but it is time-consuming and neither a GUI nor documentation are yet provided. Fudaa-LSPIV is a well-developed AIV software package, with a user-friendly GUI and good documentation, however it lacks some features and the source code is closed. RIVeR may be suitable for fast processing as well as for real time monitoring thanks to the efficient rectification of the velocity vectors only. Overall, all the codes are found to be effective in performing AIV in riverine environments using images taken from low-cost UAVs. In addition to the AIV codes comparison, a further experiment was carried out on river Lambro (Italy) in order to test an orthorectification approach based on Structure from Motion. This technique is promising, as it performs the rectification by estimating one 3D-to-2D transformation based on the collinearity equations for each video frame.

Misurare le velocità di un flusso fluido è uno dei principali problemi dell'ingegneria idraulica. Le misure tradizionali richiedono il contatto diretto con il flusso e sono solitamente costose, lunghe e, talvolta, pericolose. Particle Image Velocimetry (PIV) è una tecnica basata su immagini che consente di caratterizzare da remoto il campo di velocità di un fluido, a partire dallo spostamento di pattern caratteristici in almeno due frame di un video, acquisiti con un intervallo temporale noto. Recentemente, Airborne Image Velocimetry (AIV) ha permesso di determinare il campo di velocità superficiale di corpi idrici su larga scala, analizzando video acquisiti da camere montate su drone. A questo scopo, i video frame devono essere innanzitutto stabilizzati e rettificati. Successivamente, il campo di velocità può essere calcolato con la tecnica PIV. Questo lavoro presenta un confronto e una valutazione di tre diversi approcci di AIV: BASESURV, Fudaa-LSPIV e RIVeR. Per il confronto sono stati acquisiti due video nadirali sul fiume Limmat (Svizzera), usando un drone commerciale economico DJI Phantom 4 Pro. Il primo video è stato registrato durante condizioni di deflusso stabili e confrontabili con la portata media mensile di ottobre. Sono stati usati inoltre dei traccianti biodegradabili, composti di amido di mais, per aumentare il contrasto nelle immagini. Il secondo video è stato acquisito durante una piena confrontabile con l'evento di periodo di ritorno annuale e non è stato usato alcun tracciante. Sulla base dei risultati ottenuti, BASESURV si è rivelato il miglior software per applicazioni scientifiche: è l'approccio più accurato e completo, ma anche quello che richiede maggior tempo computazionale. Inoltre, non è stata ancora implementata un'interfaccia grafica nè è stata redatta una documentazione. Fudaa-LSPIV è risultato essere il miglior approccio per applicazioni professionali: è infatti un software ben sviluppato, con un'interfaccia grafica semplice da usare e una buona documentazione. Nonostante ciò, è carente di alcuni strumenti utili come il pre-processamento delle immagini e dei filtri per l'identificazione degli outlier basati sulle serie temporali. Inoltre, il codice sorgente del software non è pubblico. RIVeR, infine, potrebbe essere adatto per applicazioni in cui è necessario un'elaborazione rapida delle immagini, come nel campo del monitoraggio in tempo reale, grazie al suo efficiente approccio di rettificazione dei vettori velocità invece che delle immagini. Nel complesso, tutti i tre approcci di AIV sono risultati efficaci per il calcolo della velocità superficiale in ambiente fluviale usando immagini acquisite da droni economici. In aggiunta al confronto dei codici di AIV, è stato sviluppato un ulteriore esperimento sul fiume Lambro (Italia), finalizzato alla valutazione di un metodo di ortorettifica delle immagini basato sulla fotogrammetria Structure from Motion. Questa tecnica si è rivelata promettente in quanto consente la rettifica di ogni video frame mediante una trasformazione geometrica 3D-to-2D basata sulle equazioni di collinearità.