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Analisi della relazione fra velocità superficiale e velocità media lungo una verticale per l’ottimizzazione delle misure di portata con tecniche ottiche
Full text linkIl monitoraggio dei corsi d’acqua ha sperimentato negli ultimi decenni un forte impulso grazie allo sviluppo di tecniche non intrusive per la misura delle portate. Le tecniche ottiche, in particolare, consentono misure di portata anche in condizioni complesse, solitamente limitanti per le tecniche tradizionali. Le tecniche ottiche più conosciute e utilizzate sono la Large-Scale Particle Image Velocimetry (LS-PIV) e la Large-Scale Particle Tracking Velocimetry (LS-PTV). Entrambe si basano sull’elaborazione di immagini acquisite utilizzando dispositivi facilmente reperibili in commercio, poco costosi e di facile utilizzo, e permettono la ricostruzione dei campi di velocità superficiali del corso d’acqua in esame. L’elaborazione delle immagini avviene mediante software dedicati, spesso gratuiti e open-source, che applicano analisi di cross-correlazione atte ad identificare lo spostamento frame-by-frame di particelle traccianti. La portata può essere derivata applicando il classico metodo velocità-area, che richiede la derivazione della velocità media della corrente lungo diversi profili verticali, in cui viene suddiviso un transetto, e la conoscenza dell’area bagnata. La velocità media della corrente lungo il profilo verticale viene ricavata in genere a partire dalla velocità media superficiale, assumendo l’ipotesi semplificativa che tra la velocità media lungo la verticale e la velocità superficiale esista un rapporto costante (), chiamato coefficiente di velocità, pari a 0,85 (WMO, 2008).
L’accuratezza delle tecniche ottiche nella stima delle portate è spesso influenzata dall’ipotesi semplificativa di assumere la velocità media della corrente lungo la verticale pari ad un’aliquota costante della velocità superficiale, rilevate in corrispondenza della stessa verticale. Il parametro risulta infatti influenzato da un elevato numero di fattori e può variare in base alle caratteristiche idrauliche della corrente (ad es., la turbolenza), geometriche e di scabrezza del fondo e delle sponde, e in base al tirante e alla distanza dalle sponde della verticale stessa.
Il presente lavoro ha l’obiettivo di analizzare la variabilità di rispetto ad alcuni dei fattori sopracitati, sfruttando un ampio dataset derivante da una campagna estensiva di misure correntometriche effettuata mediante un Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) nella regione Sicilia tra il 2020 e il 2023 su numerosi corsi d’acqua. Per alcune delle misure di portata effettuate, è stata applicata anche la tecnica LS-PIV, introducendo manualmente il tracciante e registrandone il movimento da postazione fissa o con drone (Unmanned Aerial Vehicle – UAV). La disponibilità di misure di velocità in profondità da ADCP ha quindi permesso di applicare tecniche di inferenza atte a caratterizzare la relazione esistente tra la velocità media lungo la verticale e quella superficiale, in corsi d’acqua caratterizzati da diverse condizioni idrauliche, ambientali e geometriche, e di derivare un metodo più accurato per la stima del coefficiente per migliorare la stima delle portate a partire dalla conoscenza del campo di moto superficiale. L’efficacia di tale metodo è stata favorevolmente testata utilizzando le misure mediante LS-PIV disponibili
On the use of LSPIV-based free software programs for the monitoring of river: testing the PIVlab and the FUDAA-LSPIV with synthetic and real image sequences
Full text linkThe development of new image-based techniques is allowing a radical change in the
environmental monitoring field. The fundamental characteristics of these methods are related to
the possibility of obtaining non-intrusive measurements even in adverse circumstances, such as
high flow conditions, which may seriously threaten the operators’ safety conditions in traditional
approaches.
Optical techniques, based on the acquisition, analysis and elaboration of sequences of images
acquired by digital cameras, are aimed at a complete characterization of the river instantaneous
surface velocity field, through the analysis of a floating tracer, which may be naturally present or
artificially introduced. The growing availability of a new generation of both low-cost optical sensors
and high-performing free software programs for image processing, is a key aspect explaining the
rapid development of such techniques in recent years. The best known optical techniques are the
large scale particle velocimetry (LSPIV) and the large scale particle tracking velocimetry (LSPTV).
This work is aimed to analyze and compare the performance of the two most common free
software packages based on LSPIV (i.e. the PIVlab and the FUDAA-LSPIV), which use different crosscorrelation
algorithms. The test is carried out by analyzing several sequences of both synthetic
images and real frames acquired on natural rivers under different environmental conditions (with
tracers artificially introduced). An image sequences generator has been implemented ad-hoc with
the aim to create, under fixed configurations, synthetic sequences of images, simulating uniformly
distributed tracers moving under controlled conditions. The various configurations are
characterized by different parameterization in terms of: (i) flow velocity (S=slow or F=fast flow
conditions, according to a logarithmic transverse flow profile); (ii) tracer particles size (CON= disks
of constant diameter; VAR=disks of variable size with given mean diameter); (iii) seeding density
per frame (density: low -LD, medium -MD, high -HD).
The synthetic sequences are processed by the two software packages together with the real
sequences, analyzing the errors in terms of mean value of the surface velocity field and velocity
along a transverse transect, with respect to a benchmark velocity (i.e. that imposed in the image
sequence generator for the synthetic sequences and that deriving from the use of traditional
sensors, i.e. ADCP, for the real sequences)
TECNICA LS-PIV PER IL MONITORAGGIO DEI CORSI D’ACQUA NATURALI: UN APPROCCIO NUMERICO PER L’INDIVIDUAZIONE DI SETUP SPERIMENTALI OTTIMALI
Full text linkNuove tecniche per il monitoraggio ambientale, come le tecniche LS-PIV (Large-Scale Particle Image Velocimetry) e PTV (Particle Tracking Velocimetry), consentono una più speditiva e sicura acquisizione di misure di velocità nei corsi d’acqua. L’impiego di tecniche basate sull’elaborazione di immagini presenta infatti numerosi vantaggi che permettono di superare alcune criticità tipiche di approcci tradizionali (es. misure non invasive, low-cost, possibili anche in circostanze avverse e in real-time). Il recente sviluppo di tali tecniche è progredito di pari passo con la crescente disponibilità di sensori digitali sempre più performanti ed economici. Nonostante la grande disponibilità anche di software per l’elaborazione delle immagini, le tecniche ottiche sono ancora scarsamente impiegate in applicazioni pratiche, probabilmente per la quasi totale assenza di protocolli sperimentali consolidati.
In questo lavoro vengono esplorate alcune potenzialità del software PIVlab, valutandone criticamente punti di forza e debolezze. In particolare, sono state eseguite diverse simulazioni al fine di individuare possibili setup sperimentali ottimali per la stima del campo di velocità superficiale in un corso d’acqua naturale sotto diverse condizioni. Nello specifico, sono state create diverse sequenze di immagini sintetiche simulando il comportamento ideale di un tracciante galleggiante su un corso d’acqua caratterizzato da un profilo realistico di velocità lungo la sezione traversale e da due possibili condizioni di moto (corrente lenta e veloce). Il tracciante viene ipotizzato uniformemente distribuito (bassa, media e alta densità) e con particelle circolari a diametro sia costante che variabile. Sono stati inoltre ipotizzati due possibili schemi: ideale (particelle traccianti bianche, su sfondo nero) e semi-reale (tracciante bianco disturbato da white-noise, su sfondo reale, derivato da immagini acquisite da drone su un fiume reale).
Combinando i vari parametri (velocità della corrente, densità e dimensione del tracciante, schema ideale/semi-reale) sono state ottenute varie configurazioni, per ciascuna delle quali sono state generate 100 sequenze sintetiche di immagini (da 120 frame cad), che sono state infine processate, analizzando gli errori nella stima della velocità superficiale. Tale approccio risulta estremamente utile per la definizione di idonei criteri e linee guida per la realizzazione di campagne di misure sperimentali in diverse condizioni di moto
An integrated approach to baseflow estimation: a comparison of empirical methods and physically based models in the Tanagro basin.
No full textThe impact of hydraulic-hydrological model calibration on SuDS assessments: preliminary analyses
No full text
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Tecniche ottiche per il monitoraggio dei corsi d’acqua: una procedura automatica per l’individuazione della migliore sequenza video da processare con tecnica LS-PIV
No full textMisurare con accuratezza le portate di un corso d’acqua è uno dei principali obiettivi dell’idrometria tecnica (Eltner et al., 2020) e rappresenta da decenni una vera e propria sfida per la comunità scientifica. Le osservazioni di deflusso nei corsi d’acqua sono di fondamentale importanza per qualsiasi applicazione idrologica e idraulica (Pizarro et al., 2020) e consentono di comprendere al meglio le dinamiche di processi complessi, come ad esempio le piene lampo (Perks et al., 2016). La portata è una grandezza fisica la cui stima è caratterizzata da considerevole incertezza. Gli approcci tradizionali prevedono una stima indiretta della grandezza, attraverso un metodo velocità-area, che consiste nell’effettuare misure multiple di velocità della corrente a diverse profondità e su diverse verticali, lungo una sezione trasversale del canale (Herschy, 1993). Gli strumenti tradizionalmente utilizzati per campionare la velocità sono i correntometri meccanici, il cui funzionamento è basato sulla relazione tra velocità dell’acqua e numero di giri compiuti da un mulinello durante un intervallo di misura. Nei correntometri elettromagnetici la velocità della corrente è misurata attraverso l’applicazione di un campo magnetico, valutando il potenziale elettrico generato dall’acqua. Questi strumenti vengono spesso sostituiti da alcuni tecnologicamente più avanzati, come ad esempio gli ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler), che utilizzano gli ultrasuoni. Il metodo velocità-area è applicato in questo caso in maniera continua utilizzando un sensore acustico, spesso ancorato ad un catamarano di piccole dimensioni e messo in movimento lungo un transetto trasversale. La velocità dell’acqua è misurata sfruttando il principio dell’effetto Doppler. Il sensore consente inoltre la ricostruzione della batimetria e una misura dell’area bagnata grazie ad un tracciamento continuo del fondo alveo e della posizione dello strumento. Le tecniche sopra esposte prevedono un contatto diretto con l’acqua, sia degli strumenti che degli operatori addetti alle misure; le campagne di misura sono inoltre solitamente costose, impegnative e spesso pericolose in condizioni di alti deflussi (Ioli et al., 2020).
I recenti avanzamenti tecnologici hanno dato un forte impulso allo studio di tecniche innovative per la misura delle velocità dei corsi d’acqua, rendendo possibile l’implementazione di metodi di monitoraggio da remoto e in real-time. Adottando un approccio basato sull’analisi di immagini è possibile una stima delle velocità superficiali dei corsi d’acqua in maniera non intrusiva. La superficie liquida è resa tracciabile utilizzando un opportuno tracciante galleggiante, già naturalmente presente sulla superficie o aggiunto artificialmente, il cui movimento viene catturato da una fotocamera. Questo approccio ha portato allo sviluppo di tecniche ottiche specifiche per applicazioni di pieno campo come la Large-Scale Particle Image Velocimetry (LS-PIV) (Fujita et al., 1998) e la Large-Scale Particle Tracking Velocimetry (LS-PTV) (Lloyd et al., 1995). L’applicazione operativa delle tecniche ottiche prevede quattro fasi principali: (i) seeding e recording, (ii) pre-processing, (iii) processing e (iv) post-processing. Dalla prima fase dipende l’accuratezza dei risultati delle fasi successive. È infatti necessario procedere ad una dispersione del tracciante (seeding) quanto più omogenea possibile ed effettuare le riprese in maniera adeguata. La fase di registrazione video (recording) può essere condotta da postazioni fisse (ad es., da ponte) o con dispositivi mobili comandati adistanza, come i droni (UAV – Unmanned Aerial Vehicle). Durante le riprese è auspicabile mantenere la camera quanto più perpendicolare possibile alla superficie liquida per minimizzare le distorsioni prospettiche. La fase di pre-processing è utile per stabilizzare, ortorettificare e migliorare graficamente le immagini acquisite. La stabilizzazione rimuove dalle immagini movimenti non desiderati della fotocamera; l’ortorettifica consente di associare coordinate metriche di un sistema di riferimento reale alle coordinate immagine delle sequenze video, e di rimuovere qualsiasi distorsione dovuta alla prospettiva di ripresa. L’enhancement grafico consente, infine, di aumentare il contrasto tra tracciante e sfondo. Nella fase di processing è in genere applicato un algoritmo di cross-correlazione statistica, attraverso dei software gratuiti e open-source, ottenendo frame-by-frame gli spostamenti più probabili delle singole particelle traccianti. I campi di velocità superficiali sono poi calcolabili noto il frame rate di acquisizione dei video. In fase di post-processing è possibile applicare operazioni di filtro delle velocità, rimuovendo vettori risultanti da una non corretta interpretazione degli spostamenti delle particelle. Infine, nota la geometria di una sezione del corso d’acqua, la portata può essere stimata assumendo ipotesi semplificative sulla distribuzione verticale delle velocità. Particolare interesse deve essere dato alla fase di pre-processing, necessaria per migliorare l’abilità dei software nell’identificare le particelle traccianti. Durante campagne di misura in cui il tracciante viene introdotto manualmente, difficilmente si riesce ad avere un perfetto controllo sulle operazioni di seeding, per cui non sono noti a priori la densità e la distribuzione del tracciante sull’area di interesse, che potranno anche essere estremamente variabili frame-by-frame. È spesso opportuno quindi individuare ed applicare le analisi ad una sottosequenza dell’intera registrazione acquisita, caratterizzata da densità e distribuzione del tracciante appropriata e quanto più uniforme possibile lungo tutta la sequenza analizzata.
Le analisi presentate in questo lavoro mirano all’individuazione di una metodologia automatica per la scelta delle migliori sottosequenze di registrazione video da analizzare al fine di ottimizzare le performance dei software basati su tecniche LS-PIV. A questo scopo sono stati utilizzati i dati derivanti da una campagna di misure effettuata su diversi corsi d’acqua della Sicilia. Vengono mostrati, in particolare, i risultati di campagne multiple effettuate su due casi studio: Oreto a Ponte Parco e Platani a Passofonduto. I risultati sono misurati in termini di errore nella stima della velocità superficiale lungo un transetto, derivanti dal confronto fra valori stimati con tecniche LS-PIV, mediante il software PIVlab (Thielicke et al., 2014), e quelli di riferimento misurati simultaneamente mediante ADCP
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