現代水文站——雷視融合測流
—
水利儀器儀表 - 水文監測
（一）現代水文站——雷視融合測流
1. 產品介紹
雷視融合測流是通過雷達和攝像機采集河流數據，由邊緣智能主機對數據進行算法融合分析，最終測量計算得出河流流速、流量的整體解決方案。
（1）STIV算法——高穩定度、輕量化部署的視頻流速方法在天然水流示蹤條件下，提升有效數據率、提升野外施測環境適應能力。基于頻譜分析的時空圖像測速法（FFT-STIV），利用時空域/頻率域的光流分布及特征處理，可支撐秒級計算頻次及像素級空間分辨率；
（2）大量程（0.2~20m/s）、高精度的岸基部署雷達流速儀，解決傳統雷達無法岸基部署的安裝局限，可支持岸基側裝部署條件下的高精度觀測、輕量化部署；
（3）全天時、高精度、大動態的雷視融合測流技術
雷視多維度合流速修正、流速特征建模與推演、多模組參數自調整技術，可最終實現大動態、高精度、全天候的融合測流。
1. 產品應用工程案例
（1）XXX現代水文站
XXX水文站是滏陽河控制站，平原河道站，位于河北省XXX縣XXX村，1959年設站。此站為一個水利樞紐，擔負著收集水文資料和永年洼及下游的防汛任務，位置十分重要，流量測驗精度為一類。此站的河流特性為：河床穩定，無沖淤變化，受人工控制，水位流量關系穩定。
經過前期按照比測結果進行率定，水文站在水位44.44~45.8m范圍內，視頻虛流量與斷面流量之間有穩定關系，雷視測流結果與轉子流速儀實測值誤差絕對值小于5%。
（2）XXX水文站改造
XXX水文站位于XXX區濱河路，集水面積73243k㎡，該站主要為大渡河干流XXX河城區及下游防汛、水資源管理服務。
經表面流速系數率定分析，以實測流量為準進行比值分析，得出查線流量與實測流量相關關系為：Q實=Q雷視虛流量X0.987，實測流量進行誤差分析隨機不確定度取置信水平p=95%，等于2倍標準差可知雷視融合測流數據的隨機不確定度為5.699%。
3. 產品適用范圍
（1）現代水文站建設
l 非接觸式雷視融合測流流速互較、建模與推演、自動精準測量（>95%）
l 實現水文站高、中、低水位不同工況下流量全量程監測
l 免建房、無人化、免纜道、易部署，一桿交付，TCO減少30%
l 支持市電、太陽能供電等多種供電方式；根據現場靈活選擇通訊方式
（2）灌區明渠流量監測
l 感知全面：視頻、雷達等技術手段，實時感知灌區渠系水位、流量信息，提供全面數據支持
l 決策智慧：利用AI、大數據技術，進行智能決策和預測，實現灌區供水預報、預警
l 灌排精準：通過精準監測，實現對水量、灌溉時間的精準控制
l 管理高效：借助先進測流技術手段，實現灌區工程的高效管理
（3）汛期洪水實時監測
l 高洪期實時采集洪水水位、流速、流量信息，進行預報預警
l 支持雙通道通信方式，支持4G/北斗衛星通訊方式，實現網絡通信自動切換
l 支持市電、太陽能供電等多種供電方式；根據現場靈活選擇通訊方式
l 高洪時期，非接觸測量，施測安全，支持數據接入山洪預警系統
多光譜水質監測儀1. 產品介紹 多光譜水質監