Development of drone-type float for surface-velocity measurement in rivers

Sanjou, Michio; Kato, Kyohei; Aizawa, Wataru; Okamoto, Takaaki

doi:10.1007/s10652-022-09874-1

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“…Muchos de ellos son de alto costo, inaccesibles para establecimientos de pequeño y mediano porte (11) . De forma más simple y económica, el desplazamiento de partículas o trazadores es un método no intrusivo que permite calcular la velocidad mediante la observación directa de la trayectoria de las partículas en el agua (12) . Recientemente, el método se ha mejorado incorporando el procesamiento de imágenes de video (13)(14) .…”

Section: Introductionunclassified

Calibración de canales aforadores en sistemas irrigados mediante el procesamiento de imágenes de video y la inferencia bayesiana

Navas,

Monetta,

Roel

et al. 2024

Agrocienc Urug

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El arroz es un cultivo que requiere gran cantidad de agua a lo largo de todo su ciclo productivo para garantizar un buen rendimiento, lo que lleva a un gasto de agua mayor en comparación con otros cultivos. Uruguay siembra alrededor de 160.000 ha/año, lo que demanda unos 1.760 hm3/año de agua, obteniendo valores promedio de productividad muy altos a nivel internacional de 9.000 kg/ha. El riego por lo general se hace por inundación, conduciendo el agua a través de canales excavados donde se utilizan compuertas para la regulación del agua y, en algunos pocos casos, se instalan dispositivos para su medición. La creciente presión que existe sobre el recurso agua genera la necesidad de ampliar el conocimiento de los consumos de agua a nivel de chacras. Los canales aforadores son una oportunidad en este sentido, pero, sin embargo, requieren calibración y ajuste con mediciones, lo que generalmente es omitido por su alto costo y complejidad. Este trabajo propone una metodología económica para la calibración de canales aforadores mediante el procesamiento de imágenes de video. La metodología utiliza el software RIveR (https://riverdischarge.blogspot.com/) para procesar las imágenes de video, y el software BaRatinAGE para construir la relación nivel-caudal mediante la inferencia bayesiana. Como sensores de referencia se utiliza un radar de velocidad superficial y un velocímetro de efecto acústico doppler. La metodología se prueba en un canal aforador de garganta cortada. El experimento se realizó en un establecimiento arrocero en el norte de Uruguay. Los resultados sugieren que los canales aforadores se pueden calibrar mediante procesamiento de imágenes de video y que la incertidumbre puede ser cuantificada mediante inferencia bayesiana. Un beneficio del método propuesto es que utiliza software libre que puede ser aplicado de forma sencilla en pequeños establecimientos agrícolas.

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Section: Introductionunclassified

Calibración de canales aforadores en sistemas irrigados mediante el procesamiento de imágenes de video y la inferencia bayesiana

Navas,

Monetta,

Roel

et al. 2024

Agrocienc Urug

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“…Sanjou et al (2022) utilized recently a drone-type float with a Global Positioning System (GPS) receiver in order to detect the time-series of self-position with a centimeter-order accuracy. In addition, an attached ultrasonic sensor enabled the measurement of the local water depth [71]. By integrating data acquired by unmanned surface vehicles (USVs) and UAVs a uniform bathymetric surface of a shoreline was created [72].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

River Flow Measurements Utilizing UAV-Based Surface Velocimetry and Bathymetry Coupled with Sonar

Koutalakis

Zaimes

2022

Hydrology

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Water velocity and discharge are essential parameters for monitoring water resources sustainably. Datasets acquired from Unoccupied Aerial Systems (UAS) allow for river monitoring at high spatial and temporal resolution, and may be the only alternative in areas that are difficult to access. Image or video-based methods for river flow monitoring have become very popular since they are not time-consuming or expensive in contrast to traditional methods. This study presents a non-contact methodology to estimate streamflow based on data collected from UAS. Both surface velocity and river geometry are measured directly in field conditions via the UAS while streamflow is estimated with a new technique. Specifically, surface velocity is estimated by using image-based velocimetry software while river bathymetry is measured with a floating sonar, tethered like a pendulum to the UAV. Traditional field measurements were collected along the same cross-section of the Aggitis River in Greece in order to assess the accuracy of the remotely sensed velocities, depths, and discharges. Overall, the new technique is very promising for providing accurate UAV-based streamflow results compared to the field data.

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