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利用热红外成像技术测绘海底水流量

发布日期:2020-07-16我要投稿我要评论
叠加在UAS衍生DEM上的Masonboro岛UAS-TIR测量区域的最低点视图

叠加在UAS衍生DEM上的Masonboro岛UAS-TIR测量区域的最低点视图

海底地下水排放(SGD)是水循环的重要组成部分,它向沿海水域输送来自人类和自然产生的营养物质。作为开发防止沿海水质退化方法的一部分,北卡罗来纳大学威明顿分校进行的研究试图解决SGD点源位置的模糊性。

本案例研究概述了先进的高分辨率无人机系统(UAS)热红外(TIR)成像方法是如何与最新的连续自主SGD监测技术相结合的。

海底地下水排放- -地下水通过连接的沿海含水层从陆地向下梯度流动进入海洋的过程- -被认为是溶解成分从陆地进入沿海海洋的重要途径。确定SGD的来源很重要,因为SGD经常携带来自人为来源的污染物,例如来自下水道系统或土地上的农业活动的营养物。

UAS-TIR成像方法

但是,精确定位SGD很有挑战性,因为这些来源沿海岸线的分布不均匀,并且地下水排放量也是如此。这允许实施高分辨率UAS-TIR成像方法以观察SGD混合特性。在进行UAS-TIR成像之前,空间和时间的模糊性使SGD难以评估。

侥幸躲过了一场无人机坠毁

在这个项目中,研究人员在操控eBee无人机的同时,与一架激光雷达测量飞机进行了一次近距离接触。这架无人机在飓风佛罗伦萨经过威尔明顿一周后在马森波罗岛上飞行。这是一次标准的飞行,之前已经完成了好几次。当然,研究人员已经检查了空域,以确保没有冲突飞行。一切都按计划进行,直到在地平线上,他们注意到一架大型休闲飞机正以惊人的低海拔迫近。



 
图1:北卡罗莱纳州的参考地图,显示研究位置(红色方块):梅森伯勒岛北部和南秃头岛。

为了使无人机避免碰撞并安全着陆,必须立即采取规避动作。由于研究地点位于一个只有300米宽的堰洲岛上,情况尤其紧张。着陆有两种选择:要么在eBee无人机当前位置进行快速螺旋下降,要么返回起飞位置进行预定着陆,并修改进近方向。研究人员很快决定采用第二种方案,因为在如此接近开放水域的地方飞行容易出错。幸运的是,无人驾驶飞机安全着陆。

方法

现场收集的所有图像使用Pix4D处理软件拼接在一起,以创建UAS-TIR数据的精确正叠加,从而确定了调查区域内的SGD羽流。eBee Plus专业无人机配备了高分辨率senseFly温度计传感器,能够探测0.1摄氏度,用于图像侦察。在收集UAS-TIR成像数据后,使用YSI和RAD-7记录了原位水的导电性、温度和深度以及地下水示踪同位素。RAD-7水循环海水从取样点的进气阀进入一个空气-水交换器,使带正电的镭同位素释放到一个封闭的空气回路,这个回路被吸引到RAD-7中被测量的地电位半导体上。


 
图2和图3:上图:UAS-TIR图像的一部分的天底视图,重点放在秃头岛潮汐溪的地球化学示踪剂样品站点。底部:在3DEP衍生的DEM上叠加的秃头岛潮汐河UAS-TIR调查区域的天底图。

在多个潮汐周期中,以30分钟的间隔连续自主地记录测量值。将测量值记录在SGD羽流内,以使UAS-TIR图像记录的海面温度(SST)测量值真实。使用Burnet和Dulaiova(2004)质量平衡模型应用了将222Rn体积测量值转换为地下水渗流量的计算。除海岸线面积外,还使用SGD羽状轮廓面积进行了进一步的计算。

秃头岛潮汐河的UAS-TIR成像

图2和图3显示了2018年12月7日在秃头岛潮汐河上进行的UAS-TIR飞行的结果,包括固定ra样品平台的位置。由于排放位置和河岸之间的水头差较大,因此在接近低潮时收集了图像,以捕获最大的地下水排放量。由于UAS的飞行时间有限且调查区域的飞行范围广,侦察任务需要多次飞行。

秃头岛UAS-TIR调查的结果(如图1所示,覆盖在USGS 3DEP生成的10m数字高程模型(DEM)上)可以观察到水力梯度与地下水排放之间的直接关系。之所以可能这样做,是因为北卡罗莱纳州海岸线上的地下水排放量比周围的海水要冷得多,并且由于很大一部分排放物是新鲜的,因此漂浮在海面上。

梅森伯勒堡岛的UAS-TIR成像

UAS-TIR航班于2018年6月20日在梅森伯勒岛上空飞行,是在退潮时进行的,以捕获最大的地下水渗漏。侦察任务是在清晨进行的。梅森伯勒屏障岛UAS-TIR调查的结果(如图4所示,覆盖在从UAS RGB图像生成的5厘米/像素数字高程模型上)可以观察到水力梯度与地下水排放之间的直接关系。

UAS-TIR

图4:Masonboro岛UAS-TIR调查区域的Nadir视图覆盖在UAS衍生的DEM上。
 
在发现显着的较凉的地下水排放羽流的情况下,存在冲刷特征。为了进一步研究样品处的冲刷,使用垂直放大的空间插值对水深模型进行了建模(图5),该插值使用记录在水面以下且带有R8 RTK单元的连续控制点创建。结果被UAS-TIR图像覆盖,以能够解释水文梯度对地下水排放的影响。

UAS-TIR轮廓

为了计算ΔT1轮廓表面积,使用ROI工具在ENVI中进行处理,将the采样平台周围的羽流轮廓化。在该位置计算出的ΔT1轮廓表面积(如图6A所示)为2,315.739m²。该区域由图6B中所示的深蓝色异常表示。该异常表示采样点的地下水排放。


 
图5:马森伯勒岛UAS-TIR调查区域的离天底图,该区域附加到使用水面以下连续地形RTK测量点生成的空间插值中,从而可以对水文梯度和SGD通量进行建模。

地球化学示踪剂结果

连续自主RAD-7记录的数据显示了在秃头岛潮汐溪采样点观测到的潮汐阶段与222Rn(Bq m-3)之间的反相关关系。这种关系(如图7所示)是典型的,因为潮水位发生变化时水位反转。

使用质量平衡方法,可以在-1天的m天将222Rn(Bq m-3)的库存转换为通量计算。该体积流量估算值可以与文献以及相邻的样品位置进行比较。计算体积通量以比较样品位置非常重要,因为水文地质设置会随位置而变化,并且会显着影响地球化学示踪剂的结果。

结论

这项研究的结果证明了UAS-TIR成像在北卡罗莱纳州沿海地区对SGD进行定量建模的实用性。来自两个样品位点的YSI数据表明,SGD有助于盐度和pH值的总体降低。梅森伯勒岛调查点的较大的∆T1轮廓表面羽流面积为2,315.739m²,在样点的平均排放量为0.8962m天¹¹。相比之下,秃头岛溪研究中心的∆T1轮廓表面羽流面积为1,391.31平方米,在-1天的平均排放量较低,为0.6097m。SGD通量的差异与每个样品位置处的UAS-TIR羽流区域轮廓图相关。



 
图6:Masonboro屏障岛显示了time时间序列采样位置的SST羽流。A)显示由红色区域表示的∆T1轮廓表面积。
B)在the监测站以及SST上方显示Masonboro Barrier Island SGD羽流。
 
利用调查区域内的UAS-TIR图像隔离样本位置,就可以定量评估每日SGD通量对潮汐反演的贡献。最终的秃头岛潮汐小溪样本面积平均流量贡献为第-1天的qA = 0.0281m。所得的梅森伯勒岛样品区平均排放贡献为-1的qA = 0.0496m。此值还与用UAS-TIR图像捕获的∆T1轮廓表面羽流的表面积范围相关。总而言之,这项研究证明了UAS-TIR作为观测SGD排放羽流混合特征的工具的有效利用,可以对SGD的更精确位置进行侦察。


图7:自2018年3月5日起的总计222Rn。误差线表示标准误差。
致谢

该研究项目的灵感源于在马诺阿夏威夷大学(UH)的Henrietta Dulai博士的指导下担任本科生研究助理,该实验室在沿海池塘中实施了自动ra监测技术以采样海底地下水的排放。

参考资料

Burnett,W。和Dulaiova,H.,2003年,通过连续的222Rn测量估算输入到沿海地区的地下水动力学:《环境放射性》,第69卷,第1页。21-35。

Ghoneim,E.,2008年,阿拉伯联合酋长国北部的最佳地下水位置:《国际遥感杂志》,第30卷,第1页。5879-5906,doi:10.1080 / 01431160801932517。

肯尼迪,J.,2016年,《耦合飞机和无人机遥感技术同时进行沿海沿海原地测量,以监测海底地下水排放的动态》(硕士学位论文):檀香山,夏威夷大学马诺阿分校,p。75。
 
本文链接:https://www.81uav.cn/uav-news/202007/16/71301.html
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