hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Sciences10.7868/S2073667321040080hydrophysics-135Research ArticleТЕХНИЧЕСКАЯ ГИДРОФИЗИКАTECHNICAL HYDROPHYSICSВосстановление характеристик ветровых волн в Атлантике по данным судовой стереосъемкиRetrieval of wind-driven waves in the Atlantic Ocean by stereo imageryБогатовН. А.BogatovN. A.

603950, ул. Ульянова, д. 46, г. Нижний Новгород

603950, Ulyanov Str., 46, Nizhny Novgorod

МольковА. А.MolkovA. A.

603950, ул. Ульянова, д. 46, г. Нижний Новгород

603950, Ulyanov Str., 46, Nizhny Novgorod

a.molkov@inbox.ruИнститут прикладной физики РАНРоссияInstitute of Applied Physics, Russian Academy of SciencesRussian Federation2021141220211449097Copyright © Богатов Н.А., Мольков А.А., 20212021Богатов Н.А., Мольков А.А.Bogatov N.A., Molkov A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://hydrophysics.spbrc.ru/jour/article/view/135

Стереосъемка взволнованной водной поверхности — один из наиболее результативных инструментов дистанционной оценки характеристик взволнованной поверхности. Как правило, этот метод реализуется с палуб стационарных океанографических платформ или береговых сооружений посредством двух или более откалиброванных камер. От качества калибровки камер, традиционно реализуемой путем фотосъемки тест-объекта (шахматной доски) с разных ракурсов, напрямую зависит точность восстанавливаемой по стереопарам топографии объекта. При отлаженной процедуре восстановления морской поверхности по данным калиброванной стереосистемы, значительный интерес представляет получение данных с близкой точностью с помощью некалиброванных систем. Исследованию этого вопроса на примере судовой стереосъемки в Атлантике посвящена настоящая работа. Рассматривается процесс обработки изображений с некалиброванных камер, приводятся результаты восстановления рельефов морской поверхности и пространственных спектров ветровых волн при нескольких скоростях ветра, а также анализируется практическая применимость некалиброванных систем.

Stereo imagery of the roughness sea surface is one of the most effective tools for remote sensing wave characteristics. Typically, this method is implemented from the decks of fixed oceanographic platforms or onshore structures using two or more calibrated cameras. The topography accuracy from stereopairs directly depends on the quality of camera calibration. With a well-functioning procedure for reconstructing the sea surface from the data of a calibrated stereo system, considerable interest is associated with data obtaining with close accuracy using uncalibrated systems. This work is devoted to the study of this issue using the example of ship stereo survey in the Atlantic. The paper considers the process of image processing from uncalibrated cameras, presents the results of reconstructing the sea surface reliefs at several wind speeds and spatial spectra of long surface waves, and analyzes the practical applicability of uncalibrated systems.

дистанционное зондированиестереосъемка морской поверхностикалибровка стереоизображенийрельеф морской поверхностиветровое волнениеспектр волненияremote sensingstereo visionsea surface stereo imagesea roughnesswind driven waveswave spectraРабота выполнена в рамках проекта РНФ № 20–77–10081.ReferencesSchumacher A., Defant A. Stereophotogrammetrische wellenaufnahmen, Volume 7. W. de Gruyter: Hamburg, Germany, 1939. 86 p.Schumacher A., Defant A. Stereophotogrammetrische Wellenaufnahmen, Volume 7. W. de Gruyter: Hamburg, Germany, 1939, 86 p.Лобанов А.Н. Фотограмметрия. М.: Недра, 1984. 552 с.Lobanov A.N. Fotogrammetriya. Moscow, Nedra, 1984, 552 p. (in Russian).Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge University Press, 2004. 700 p. doi: 10.1017/CBO9780511811685Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 2004, 700 p. doi: 10.1017/CBO9780511811685Shapiro L.G., Stockman G.C. Computer Vision. 3-ed edition. Prentice Hall: New Jersey, 2015. 763 p.Shapiro L.G., Stockman G.C. Computer Vision. 3-ed edition. Prentice Hall, New Jersey, 2015, 763 p.Prince S.J.D. Computer vision: models, learning, and inference. Cambridge University Press, 2012. 600 p.Prince S.J.D. Computer Vision: Models, Learning, and Inference. Cambridge University Press, 2012, 600 p.Holthuijsen L.H. Observations of the directional distribution of ocean wave energy // J Phys Oceanogr. 1983. V. 13. P. 816–827. doi: 10.1175/1520–0485(1983)013<0191:OOTDDO>2.0.CO;2Holthuijsen L.H. Observations of the directional distribution of ocean wave energy. J. Phys. Oceanogr. 1983, 13, 816– 827. doi: 10.1175/1520–0485(1983)013<0191:OOTDDO>2.0.CO;2Barstow S.F., Bidlot J.-R., Caires S., Donelan M.A., Drennan W.M. et al. Measuring and analysing the directional spectrum of ocean waves. COST 714. COST Office, 2005. 465 p.Barstow S.F., Bidlot J.-R., Caires S., Donelan M.A., Drennan W.M. et al. Measuring and analysing the directional spectrum of ocean waves. COST 714. COST Office, 2005. 465 p.Benetazzo A., Fedele F., Gallego G., Shih P.-C., Yezzi A. Offshore stereo measurements of gravity waves // Coast Eng. 2012. V. 64. P. 127–138. doi: 10.1016/j.coastaleng.2012.01.007Benetazzo A., Fedele F., Gallego G., Shih P.-C., Yezzi A. Offshore stereo measurements of gravity waves. Coast. Eng. 2012, 64, 127–138. doi: 10.1016/j.coastaleng.2012.01.007Guimaraes P.V., Ardhuin F., Bergamasco F., Leckler F., Filipot J.-F., Shim J.-S., Dulov V., Benetazzo A. A data set of sea surface stereo images to resolve space-time wave fields // Sci Data. 2020. V. 7. P. 145. doi: 10.1038/s41597–020–0492–9Guimaraes P.V., Ardhuin F., Bergamasco F., Leckler F., Filipot J.-F., Shim J.-S., Dulov V., Benetazzo A. A data set of sea surface stereo images to resolve space-time wave fields. Sci. Data. 2020, 7, 145. doi: 10.1038/s41597–020–0492–9Shemdin O.H., Tran H.M., Wu S.C. Directional measurements of short ocean waves with stereography // J. Geophys. Res. 1988. V. 93. P. 13891–13901.Shemdin O.H., Tran H.M., Wu S.C. Directional measurements of short ocean waves with stereography. J. Geophys. Res. 1988, 93, 13891–13901.Banner M.L., Jones S.F., Trinder J.C. Wavenumber spectra of short gravity waves // J. Fluid Mech. 1989. V. 198. P. 321– 344. doi: 10.1017/S0022112089000157Banner M.L., Jones S.F., Trinder J.C. Wavenumber spectra of short gravity waves. J. Fluid. Mech. 1989, 198, 321–344. doi: 10.1017/S0022112089000157Shemdin O.H., Tran H.M. Measuring short surface waves with stereography // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1992. V. 58. P. 311–316.Shemdin O.H., Tran H.M. Measuring short surface waves with stereography. Photogramm. Eng. Remote Sens. 1992, 58, 311–316.Benetazzo А. Measurements of short water waves using stereo matched image sequences // Coastal Engineering. 2006. V. 53, N 12. P. 1013–1032. doi: 10.1016/j.coastaleng.2006.06.012Benetazzo А. Measurements of short water waves using stereo matched image sequences. Coastal Engineering. 2006, 53(12), 1013–1032. doi: 10.1016/j.coastaleng.2006.06.012Косник М.В., Дулов В.А., Малиновский В.В., Смолов В.Е., Погребной А.Е. Оценка двумерных пространственных спектров коротких волн с помощью стереофотосъемки // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2009. № 19. С. 401–414.Kosnik M.V., Dulov V.A., Malinovskij V.V., Smolov V.E., Pogrebnoj A.E. Estimation of two-dimensional spatial spectra of short waves using stereo photography. Ekologicheskaya Bezopasnost’ Pribrezhnoj i Shel’fovoj Zon i Kompleksnoe Ispol’zovaniye Resursov Shel’fa. 2009, 19, 401–414 (in Russian).Косник М.В., Дулов В.А. Двумерные пространственные спектры коротких ветровых волн в натурных условиях // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2010. № 21. С. 103–116.Kosnik M.V., Dulov V.A. Two-dimensional spatial spectra of short wind waves in natural conditions. Ekologicheskaya Bezopasnost’ Pribrezhnoj i Shel’fovoj Zon i Kompleksnoe Ispol’zovaniye Resursov Shel’fa. 2010, 21, 103–116.Yurovskaya M.V., Dulov V.A., Chapron B., Kudryavtsev V.N. Directional short wind wave spectra derived from the sea surface photography // J. Geophys. Res. 2013. V. 118, N 9. P. 4380–4394.Yurovskaya M.V., Dulov V.A., Chapron B., Kudryavtsev V.N. Directional short wind wave spectra derived from the sea surface photography. J. Geophys. Res. 2013, 118 (9), 4380–4394. doi: 10.1002/jgrc.20296Баханов В.В., Демакова А.А., Кориненко А.Е., Рябкова М.С., Титов В.И. Оценка спектров ветровых волн с длинами волн от сантиметров до метра по изображениям поверхности моря // Морской гидрофизический журнал. 2018. Т. 34, № 3. С. 192–205. doi: 10.22449/0233–7584–2018–3–192–205Bakhanov V.V., Demakova A.A., Korinenko A.E., Ryabkova M.S., Titov V.I. Estimation of the wind wave spectra with centimeters-to-meter lengths by the sea surface images. Phys. Oceanogr. 2018, 25(3), 177–190. doi: 10.22449/1573–160X-2018–3–177–190Jähne B., Schmidt M., Rocholz R. Combined optical slope/height measurements of short wind waves: principle and calibration // Measurement Science and Technology. 2005. V. 16, N10. P. 1937–1944. doi: 10.1088/0957–0233/16/10/008Jähne B., Schmidt M., Rocholz R. Combined optical slope/height measurements of short wind waves: principle and calibration. Measurement Science and Technology. 2005, 16 (10), 1937–1944. doi: 10.1088/0957–0233/16/10/008Мольков А.А., Долин Л.С. Определение характеристик ветрового волнения по подводному изображению морской поверхности // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48, № 5. С. 617–630.Molkov A.A., Dolin L.S. Determination of wind roughness characteristics based on an underwater image of the sea surface. Izvestiya. Atmospheric and Oceanic Physics. 2012, 48, 552–564.Jähne B., Klinke J., Waas S. Imaging of short ocean wind waves: a critical theoretical review // J. Opt. Soc. Am. A. 1994. V. 11. P. 2197–2209. doi: 10.1364/JOSAA.11.002197Jähne B., Klinke J., Waas S. Imaging of short ocean wind waves: a critical theoretical review. J. Opt. Soc. Am. A. 1994, 11, 2197–2209. doi: 10.1364/JOSAA.11.002197Campbell A.J., Bechle A.J., Wu C.H. Observations of surface waves interacting with ice using stereoimaging // J. Geophys. Res. Oceans. 2014. V. 119. P. 3266–3284. doi: 10.1002/2014JC009894Campbell A.J., Bechle A.J., Wu C.H. Observations of surfacewaves interacting with ice using stereoimaging. J. Geophys. Res. Oceans. 2014, 119, 3266–3284. doi: 10.1002/2014JC009894Guimarães P.V., Ardhuin F., Sutherland P., Accensi M., Hamon M., Pérignon Y., Thomson J., Benetazzo A., Ferrant P. A surface kinematics buoy (SKIB) for wave–current interaction studies // Ocean Sci. 2018. V. 14. P. 1449–1460. doi: 10.5194/os-14–1449–2018Guimarães P.V., Ardhuin F., Sutherland P., Accensi M., Hamon M., Pérignon Y., Thomson J., Benetazzo A., Ferrant P. A surface kinematics buoy (SKIB) for wave–current interaction studies. Ocean Sci. 2018, 14, 1449–1460. doi: 10.5194/os-14–1449–2018Benetazzo A., Barbariol F., Bergamasco F., Torsellob A., Carniela S., Sclavo M.A. Stereo wave imaging from moving vessels: Practical use and applications // Coast. Eng. 2016. V. 109. P. 114–127. doi: 10.1016/j.coastaleng.2015.12.008Benetazzo A., Barbariol F., Bergamasco F., Torsellob A., Carniela S., Sclavo M.A. Stereo wave imaging from moving vessels: Practical use and applications. Coast. Eng. 2016, 109, 114–127. doi: 10.1016/j.coastaleng.2015.12.008Ma Y., Soatto S., Kosecka J., Shankar Sastry S. An invitation to 3-D vision: from images to geometric models. Springer-Verlag New York, 2004. doi: 10.1111/j.0031–868x.2004.295_2.xMa Y., Soatto S., Kosecka J., Shankar Sastry S. An invitation to 3-D vision: from images to geometric models. Springer-Verlag New York, 2004. doi: 10.1111/j.0031–868x.2004.295_2.xOpen Source Computer Vision Library (OpenCV) URL: http://opencv.org/ (дата обращения: 24.04.2021).Open Source Computer Vision Library (OpenCV) URL: http://opencv.org/ (date of access: 24.04.2021).MathWorks Computer Vision Toolbox. URL: https://www.mathworks.com/products/computer-vision.html (дата обращения: 24.04.2021).MathWorks Computer Vision Toolbox. URL: https://www.mathworks.com/products/computer-vision.html (date of access: 24.04.2021).Elfouhaily T., Chapron B., Katsaros K., Vandemark D. A unified directional spectrum for long and short wind-driven waves // J. Geophys. Res. 1997. V. 102, N 15. P. 781–796.Elfouhaily T., Chapron B., Katsaros K., Vandemark D. A unified directional spectrum for long and short wind-driven waves. J. Geophys. Res. 1997, 102 (15), 781–796.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.