ИЗМЕРЕНИЕ УРОВНЯ МОРЯ И ПАРАМЕТРОВ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОЛН ПРИ ПОМОЩИ ВИДЕОКАМЕРЫ И РЕЙКИ В СВЕТЛОЕ И ТЕМНОЕ ВРЕМЯ СУТОК

  • С. А. Мысленков Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова; Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН
  • С. М. Морозова Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
  • А. Д. Рыбалко Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
  • Ю. В. Мурзакова Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
  • В. В. Очередник Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
  • В. В. Машура Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
  • Е. Е. Круглова Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
  • В. А. Михайлов Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
  • К. П. Мысленкова Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • И. А. Рыбаков Институт ботаники и фитоинтродукции
  • С. С. Мухаметов Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
  • А. Г. Зацепин Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
DOI 10.29006/1564-2291.JOR-2025.53(4).13
Ключевые слова измерения уровня моря, ветровое волнение, частотный спектр, видеосъемка, автоматическая обработка видео, водомерная рейка

Аннотация

В работе показана принципиальная возможность использования видеокамеры и специальной измерительной рейки, установленной в прибрежной зоне, для определения уровня моря, параметров ветрового волнения и частотных спектров ветровых волн. Метод основан на покадровом анализе видеозаписи с частотой 30 Гц и автоматическом определении границы «вода–воздух» по профилю яркости. Алгоритм адаптирован как для светлого, так и для темного времени суток, за счет применения светодиодной подсветки, при этом достигается точность определения уровня до 2 см. Методика была апробирована в Черном, Беринговом, Японском и Балтийском морях, при этом использовались различные варианты реек и видеокамер. В статье представлены результаты проведения измерений уровня и параметров ветрового волнения (значительная, максимальная высоты волн, средний и максимальный период) для Черного моря. Представлены волнограммы с частотой 30 Гц для нескольких видеозаписей. Одним из ключевых преимуществ предложенного подхода является низкая стоимость и простота реализации: система может быть собрана с использованием широкодоступных компонентов – видеокамеры, металлической или деревянной рейки и обычного персонального компьютера для обработки данных. Среди выявленных ограничений отмечены необходимость устойчивой фиксации рейки, влияние биологического обрастания, ограниченность размещения оборудования в удаленных районах и погрешность из-за обтекания волной. Однако методика может быть адаптирована под разные условия. Полученные результаты могут быть полезны в научных и прикладных задачах, включая оперативную океанографию и инженерные изыскания при строительстве на шельфе.

Литература


  1. Абузяров З. К., Думанская И. О., Нестеров Е. С. Оперативное океанографическое обслуживание. Москва, 2009. 288 c. https://www.morkniga.ru/p839146.htm.

  2. Войнов Г. Н., Лебедев Н. В., Морозова С. М. Приливы вдоль западного побережья Новой Земли // Российская Арктика. 2024. Т. 6. №. 1 (24). С. 33–47. EDN: QLKIMW. https://doi.org/10.24412/2658-4255-2024-1-33-47.

  3. Грузинов В. М., Борисов Е. В., Григорьев А. В. Прикладная океанография. Обнинск: Артифекс, 2012. 384 c. EDN: QKLBPV

  4. Долгих Г. И., Фищенко В. К., Гончарова А. А. О возможности регистрации волнения и колебаний уровня моря в прибрежных районах Мирового океана на основе анализа видео в сети Интернет // Доклады Академии наук. 2019. Т. 488. № 6. C. 667–672. EDN: OFMTVE. https://doi.org/10.31857/S0869-56524886667-672.

  5. Елагин А. А., Демидов А. Л. Анализ методов определения колебаний уровня моря при гидрографических работах // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. 2016. №. 2 (36). С. 78–89. EDN: VTNQAZ. https://doi.org/10.21821/2309-5180-2016-8-2-78-89.

  6. Зайцев А. И., Долгих Г. И., Долгих С. Г., Пелиновский Е. Н. Технические, аппаратные и программные решения для мониторинга природных процессов в южной части Охотского моря // Вестник Российской академии наук. 2024. Т. 94. №. 8. С. 760–770. EDN: FCLDKZ. https://doi.org/10.31857/S0869587324080071.

  7. Захарчук Е. А., Сухачев В. Н., Тихонова Н. А. Штормовые нагоны в Финском заливе Балтийского моря // Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. 2021. Т. 66. №. 4. С. 781–805. EDN: LLMELS. https://doi.org/10.21638/spbu07.2021.408.

  8. Зацепин А. Г., Коваленко В. В., Куклев С. Б., Телегин В. А. Прибрежная оперативная океанография – современный метод мониторинга шельфовосклоновой зоны морей и океанов // Океанология. 2024. Т. 64. № 6. С. 1023–1025. EDN: FHMKYW. https://doi.org/10.31857/S0030157424060143.

  9. Ивонин Д. В., Мысленков С. А., Чернышов П. В., Архипкин В. С., Телегин В. А., Куклев С. Б., Чернышова А. Ю., Пономарев А. Ю. Cистема мониторинга ветрового волнения в прибрежной зоне Черного моря на основе радиолокации, прямых наблюдений и моделирования: первые результаты // Проблемы региональной экологии. 2013. №. 4. С. 172–183. EDN: RNETIN

  10. Медведева А. Ю., Мысленков С. А., Медведев И. П., Архипкин В. С., Кречик В. А., Добролюбов С. А. Моделирование ветрового волнения в Балтийском море на прямоугольной и неструктурной сетках на основе реанализа NCEP/CFSR // Труды Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. 2016. №. 362. С. 37–54. EDN: XBWOVN

  11. Медведев И. П., Архипкин В. С. Колебания уровня моря в Голубой бухте (Геленджик) // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2015. № 3. С. 70–78. EDN: UJXNYZ

  12. Мысленков С. А., Михайлов В. А. Измерение параметров волн в голубой бухте (Геленджик) при помощи видеокамеры и рейки // Комплексные исследования Мирового океана: материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых. Севастополь: Морской гидрофизический институт РАН, 2019. С. 372–373. EDN: FMKWWN

  13. Смолов В. Е., Розвадовский А. Ф. Применение платформы Arduino для регистрации ветровых волн // Морской гидрофизический журнал. 2020. Т. 36. №. 4 (214). С. 467–479. EDN: AKIIBG. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2020-4-467-479.

  14. СП 11-114-2004. Инженерные изыскания на континентальном шельфе для строительства морских нефтегазопромысловых сооружений. Москва: ФГУП «ПНИИИС» Госстроя России, 2004. С. 88. https://docs.cntd.ru/document/1200037608.

  15. Birgand F., Smith A. M., Bassiouni M. et al. Field performance of the GaugeCam image-based water level measurement system // PLoS Water. 2022. Vol. 1. No. 7. P. e0000032. https://doi.org/10.1371/journal.pwat.0000032.

  16. Bostater Jr. C. R., Yang B. Shallow water surface gravity wave imaging, spectra and their use in shallow water dredging operations // Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions 2014. SPIE, 2014. Vol. 9240. P. 126–134. https://doi.org/10.1117/12.2070184.

  17. Bostater Jr. C. R., Yang B. Video Measurements and Analysis of Surface Gravity // Surface Waves: New Trends and Developments. 2018. P. 127–143. https://doi.org/10.5772/intechopen.73042.

  18. Buscombe D. et al. Optical wave gauging using deep neural networks // Coastal Engineering. 2020. Vol. 155. P. 103593. EDN: PHRAVG. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2019.103593.

  19. Closson J. Measurements and Synthetic Imaging of Water Surface Gravity Waves using Optical Techniques. 2019. https://repository.fit.edu/etd/1227.

  20. Guimarães P. V. et al. A data set of sea surface stereo images to resolve space-time wave fields // Scientific data. 2020. Vol. 7. No. 1. 145 p. EDN: XUXPPL. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0492-9.

  21. Iwahashi M., Udomsiri S., Imai Y., Muramatsu S. Water level detection for functionally layered video coding // 2007 IEEE International Conference on Image Processing. IEEE. 2007. Vol. 2. P. II-321-II-324. https://doi.org/10.1109/ICIP.2007.4379157.

  22. Kosnik M. V., Dulov V. A. Extraction of short wind wave spectra from stereo images of the sea surface // Measurement science and technology. 2011. Vol. 22. No. 1. P. 015504. EDN: VDELTU. https://doi.org/10.1088/0957-0233/22/1/015504.

  23. Lin Y. T., Lin Y. C., Han J. Y. Automatic water-level detection using single-camera images with varied poses // Measurement. 2018. Vol. 127. P. 167–174. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.05.100.

  24. Rybalko A., Myslenkov S., Badulin S. Wave buoy measurements at short fetches in the Black Sea nearshore: Mixed Sea and energy fluxes // Water. 2023. Vol. 15. No. 10. P. 1834. EDN: BXQHYX. https://doi.org/10.3390/w15101834.

  25. Vandaele R., Dance S. L., Ojha V. Calibrated river-level estimation from river cameras using convolutional neural networks // Environmental Data Science. 2023. Vol. 2. P. e11. EDN: KVQFAK. https://doi.org/10.1017/eds.2023.6.

  26. Wanek J. M., Wu C. H. Automated trinocular stereo imaging system for three-dimensional surface wave measurements // Ocean engineering. 2006. Vol. 33. No. 5–6. P. 723–747. https://doi.org/10.1016/J.OCEANENG.2005.05.006.

  27. Yurovsky Y. Y., Kudinov O. B. Methods and Errors of Wave Measurements Using Conventional Inertial Motion Units // Physical oceanography. 2025. Vol. 32. No. 1. P. 63–83. EDN: WTGOVI

  28. Zhang Z. et al. In-situ water level measurement using NIR-imaging video camera // Flow Measurement and Instrumentation. 2019. Vol. 67. P. 95–106. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2019.04.004.

Опубликован
2025-12-21
Выпуск
Том 53 № 4 (2025): Океанологические исследования
Раздел
Морская техника и приборы

Передача авторских прав происходит на основании лицензионного договора между Автором и Федеральным государственным бюджетным учреждением науки Институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук (ИО РАН)

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

<< < 1 2