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水位影像量測技術改良之研究

為了解決影像辨識程式碼的問題，作者楊佳學 這樣論述：

目前中央管河川之水位資訊由自動化水位計上傳將水位資料傳送至經濟部水利署，瞭解各河川水位是否超過警戒線，以採取必要之應變措施。然而，現有量測方法僅有水位數據資料，無法監測河川水位上升及溢淹狀況，且水位計可能發生機械故障或被大水沖毀之情況。因此，本研究研發之新量測技術輔以架設影像監視系統，進行現場影像之觀測，除可提供即時之動態影像，供防災決策使用外，更可進一步運用影像處理與辨識技術，作為水位輔助觀測與定位之用。本研究選用Matlab作為水位影像處理技術之開發程式語言，利用其影像辨識優勢以辨識水位高度，透過室內試驗進行驗證，獲得最佳水位辨識程式碼。研究結果顯示，利用高解析度相機較低解析度相機進行水

位影像拍攝為準確，且前者影像不需經放大與分割處理。影像分析處理中，得知運用二元二值化(1 bit binary)進行運算其分析之精度與im2bw法相當，且因後者無法顯示現場樣貌，故採用二元二值化運算。其後利用Sobel邊緣偵測與型態梯度邊緣偵測進行影像分析比較，結果得知型態梯度邊緣偵測能將邊緣做連結，故型態梯度為邊緣偵測之較佳使用方法。運用靜水試驗建置影像辨識程式碼，在動態水流渠槽與模擬降雨試驗進行5種流量與5種降雨強度水位辨識。由動態水流渠槽試驗得知水位辨識誤差皆小於2 %，顯示影像分析在各種流量皆能達到理想之辨識效果。而模擬降雨試驗其水位辨識之平均誤差皆小於3 %，顯示在高降雨強度下辨識水

位具可行性。於濁水溪自強大橋下游進行水位影像分析試驗，發現單眼相機光學變焦需大於10倍方能有清晰影像，將其分析結果經與第四河川局水位進行比較驗證，結果顯示本研究之水位均略高於第四河川局水位，研判其因可能係水流經過鋼軌樁產生樁前壅水造成水位抬升所致，惟其量測誤差皆小於0.11 m。整體而言，影像分析技術應用於河川水位即時動態量測技術具可行性，且其量測所得水位資料據可靠度。