Publicado

2017-01-01

A shoreline-estimation system using remote radar sensing and image-processing techniques

Sistema para la estimación de orillas usando técnicas de sensado remoto con radar y procesamiento de imágenes

Palabras clave:

mathematical coordinate mode, biased estimator, radar, FPGA-based system, kernel density estimation, heat map, seam carving (en)
modelo matemático de coordenadas, estimador sesgado, radar, sistema a la medida implementado en FPGA, estimación basada en probabilidad, heat map, seam carving (es)

Descargas

Autores/as

This paper proposes a radar-based sensing system that estimates the coordinates for shorelines based on image-processing techniques. The proposed system provides shore estimations without appreciable loss of resolution and avoids the costs associated with bathymetries and/or satellite images. The system is comprised of a commercial radar, a GPS, and a heading sensor, which communicates to a central node that georeferences the radar measurements and runs the image-processing algorithms. A dedicated FPGA-based unit is implemented to interface with the radar internal signaling to extract and deliver the radar information. In the central node, a novel mathematical model is proposed for georefencing radar measurements to WSG-84 coordinates. A seam-carving-like algorithm is applied over the estimated coordinates to create a shoreline based on a probability heat map. The system performance is validated using official geographical information, showing that a continuous shoreline can be generated with a CEP of up to 6 m without incurring elevated costs.
Este trabajo propone un sistema de detección basado en radar para calcular las orillas de un rio usando procesamiento de imágenes. El sistema estima orillas sin pérdida apreciable en resolución evitando costos asociados con batimetrías y/o imágenes satelitales. El sistema está compuesto por un radar comercial, un GPS, y un sensor de rumbo que se comunican a un nodo central que georrefencia las mediciones del radar y ejecuta los algoritmos de procesamiento de imágenes. El hardware se basa en un FPGA para interactuar con la señalización interna del radar y extraer la información requerida. El nodo central implementa un novedoso modelo para georreferenciar las mediciones en coordenadas WSG-84. Posteriormente, un algoritmo de tipo “seam-carving” se aplica sobre las coordenadas estimadas para crear las orillas basándose en la probabilidad de la medición. El sistema se valida usando información oficial, y los resultados muestran un ECP de hasta 6 m.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Alpers, W., Ross, D. and Rufenach, C., On the detectability of ocean waves by real and synthetic aperture radar, Journal of Geophysical Research, 86, pp. 6481-6498, July, 1981. DOI: 10.1029/JC086iC07p06481

Posada, J., Pardo, M., Velez, J.C. and Alvarado, M., Radar-based georeferencing system for estimation of changing river-shores, IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), pp.2495- 2498, 2014. DOI: 10.1109/ISCAS.2014.6865679

Reichert, K., Hessner, K., Nieto, J.C. and Dittmer, J., Wamos II: A radar based wave and current monitoring system, ISOPE ’99, Brest, Proceedings, 3, May, pp. 1-5, 1999.

Miros, A.S., Wavex monitoring system datasheet. [online]. Available: http://www.miros.no.

Nortek, B.V., SeaDarQ oil detection with radar. [online]. Available: http://www.seadarq.com.

Cracknell, A. and Hayes, L., Introduction to remote sensing, Taylor & Francis, 2 ed., pp. 21-71, 2007.

Frost, V., Stiles, J., Shanmugan, K. and Holtzman, J.C., A model for radar images and its application to adaptive digital filtering of multiplicative noise. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-4(2), pp. 157-166, 1982. DOI: 10.1109/TPAMI.1982.4767223

Lillesand, T., Kiefer, W. and Chipman, J., Remote Sensing and Imafe Interpretation, 6th edition. Wiley, 2007.

Louati, M., Saïdi, H. and Zargouni, F., Shoreline change assessment using remote sensing and GIS techniques: a case study of the Medjerda delta coast, Tunisia. Arabian Journal of Geosciences, 8(6), pp. 4239- 4255, 2015. DOI: 10.1007/s12517-014-1472-1

Lipakis, M., Chrysoulakis, N. and Kamarianakis, Y., Shoreline extraction using satellite imagery. In: Pranzini, E. and Wetzel, E. (eds): Beach erosion monitoring. Results from BEACHMED/e-OpTIMAL Project (Optimization des techniques integrées de monitorage appliquées aux Lottoraux) INTERREG IIIC South. Nuova Grafica Fiorentina, Florence, Italy, pp. 81-95, 2008.

Harley, M., et. al., Assessment and integration of conventional, RTKGPS and image-derived beach survey methods for daily to decadal coastal monitoring, Coastal Engineering Journal, 2010. DOI: 10.1016/j.coastaleng.2010.09.006

Díaz, A., Paz, L., Caicedo, E. and Piniés, P., Simultaneous localization of a monocular camera and mapping of the environment in real time, DYNA, [online]. 81(183), pp. 7-15, 2014. Available at: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49630072002

Flórez, D., Posada, J., Devia, C., Reyes, L., Vélez, J.C. y Alvarado, M., Actualización del sistema satelital de asistencia a la navegación. XX Seminario Nacional de Hidráulica e Hidrología, Barranquilla, Colombia, Agosto, 2012.

Vélez, J.C., y Alvarado, M., Sistema satelital de asistencia a la navegación fluvial – SNS, Revista de Ingeniería, Sociedad de Ingenieros, 928, pp. 76-79, 2013.

Col. DNP. Visión Colombia II Centenario: Generar una infraestructura adecuada para el desarrollo. Bogotá DC: Dirección Nacional de Planeación, 2004.

Sanyo Electric, LC79401D Dot-Matrix LCD Driver Datasheet, 1995.

Torge, W., Geodesy, De Gruyter, 3rd Edition, 416 P., Berlín, 2001.

Analog Devices Inc., AD9216 Dual A/D Converter Datasheet Rev. A, 2005.

SMSC, LAN91C111 10/100 Non-PCI Ethernet Single Chip Rev. C, 2011.

Nickerson, K. and Haykin, S., Scan conversion of radar images, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems I, 25, pp. 166-175, 1989. DOI: 10.1109/7.18678

Keys, R., Cubic convolution interpolation for digital image processing, IEEE Transactions on Acoustics, 29, pp. 1153-1160, 1981. DOI: 10.1109/TASSP.1981.1163711.

Col. IGAC. Adopción del marco geocéntrico nacional de referencia MAGNA-SIRGAS como datum oficial de Colombia. Bogotá DC: Instituto Geográfico Agustín Codazzi, 2004.

Duong, T., An introduction to kernel density estimation, University of Western Australia, Australia, 2001.

Avidan, S., y Shamir, A., Seam carving for content-aware image resizing, ACM Trans. on Graphics, 26(3), 2007. DOI: 10.1145/1276377.1276390

Alvarado, M., et. al., Rio Magdalena: Navegación marítima y fluvial (1986 -2008), Ediciones Uninorte, Barranquilla, 2008.

Lambda Foundry and PyData Development Team. Python Data Analysis Library, [online]. 2011. [Consulted September 15, 2014]. Available at: http://pandas.pydata.org/

Licencia

Derechos de autor 2017 DYNA

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

El autor o autores de un artículo aceptado para publicación en cualquiera de las revistas editadas por la facultad de Minas cederán la totalidad de los derechos patrimoniales a la Universidad Nacional de Colombia de manera gratuita, dentro de los cuáles se incluyen: el derecho a editar, publicar, reproducir y distribuir tanto en medios impresos como digitales, además de incluir en artículo en índices internacionales y/o bases de datos, de igual manera, se faculta a la editorial para utilizar las imágenes, tablas y/o cualquier material gráfico presentado en el artículo para el diseño de carátulas o posters de la misma revista.