BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  22,695,254
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật môi trường và địa chất, địa kỹ thuật

Phạm Lê Phương(1), Lê Trung Hưng, Mạnh Xuân Huy, Triệu Văn Linh, Nguyễn Xuân Hoài, Hải Hồng Phan, Vũ Hải

Xây dựng giải pháp công nghệ nhận dạng giản đồ Khí tượng thủy văn

Develop technology solutions to recognize hydro–meteorological diagrams

Khí tượng thủy văn

2021

726

1-11

2525-2208

Xây dựng, Giải pháp, Công nghệ nhận dạng, Giản đồ, Khí tượng thủy văn

Meteorological and hydrological diagrams, Identification, Image processing, Computer vision

Giản đồ khí tượng thủy văn ghi chép lại thông tin, số liệu đo đạc của lượng mưa, mực nước, độ ẩm, nhiệt độ và các loại thông số đo đạt khác. Các thông số này được thu thập từ các trạm đo lường KTTV trên toàn quốc. Việc lưu dữ các thông tin này là cực kì quan trọng nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu và dự báo thời tiết và thiên tai trong tương lai. Tuy nhiên, hiện nay việc lưu trữ của các loại giản đồ đang ở dạng truyền thống; việc đọc dữ liệu lại phụ thuộc người có chuyên môn. Do đó, khó bảo đảm về tính toàn vẹn của dữ liệu theo thời gian. Bài báo này đưa ra giải pháp nhận dạng giản đồ tự ghi và tách các thông tin giản đồ bằng công nghệ thị giác máy, giúp việc lưu trữ và số hóa dữ liệu giản đồ một cách tự động. Giải pháp tích hợp thuật toán phân tích cấu trúc trang, thuật toán phát hiện lưới và căn chỉnh kết hợp thuật toán phát hiện line và các đối tượng trong giản đồ để tách line. Bằng thực nghiệm, phương pháp đã đạt được độ chính xác cao, hơn 90% giản đồ có thể số hóa, trong đó bao gồm các loại giản đồ lượng mưa, mực nước, độ ẩm, áp suất và nhiệt độ.

Meteorological and hydrological chart records information, measurement data of rainfall, water level, humidity, temperature and other types of measured parameters. These parameters are collected from hydrometeorological measurement stations nationwide. The storage of this information is extremely important for the purpose of researching and forecasting weather and natural disasters in the future. However, at present, the storage of all types of schemas is in paper form, the reading of data depends on the expert. Therefore, it is difficult to guarantee the integrity of the data over time. In this paper, we propose a solution for schema recognition and self–recording of schema information using today's most advanced machine vision and artificial intelligence technologies to help store and digitize data, diagrams automatically. The solution integrates the page structure analysis algorithm, the grid detection algorithm and the alignment algorithm to combine the line detection algorithm and the objects in the schema to separate the line. By experiment, the solution has achieved high accuracy, more than 90% of the diagrams can be digitized, including all types of diagrams of precipitation, water level, humidity, pressure, and temperature.

TTKHCNQG, CVt 39

Xem toàn văn
  • [1] Gonzalez, D.C.; Woods, R.E. (2002), Digital Image Processing.,Third Edition, Pearson Educational International Publisher,
  • [2] Forsyth, D.A.; Ponce J. (2002), Computer Vision – A Modern Approach.,Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ,
  • [3] Nixon, M.S.; Aguado, A.S. (2002), Feature Extraction and Image Processing.,Newnes: Elsevier, Oxford,
  • [4] (), . https://opencv.org/,
  • [5] Harris, C.; Stephens, M. (1988), A combined corner and edge detector.,In: Alvey vision conference, 1988, 147–151.
  • [6] (), . https://nchmf.gov.vn/Kttvsite/vi–VN/1/thuy–van–12–18.html,
  • [7] Phương, P.L.; Hưng, L.T.; Huy, M.X.; Linh, T.V.; Hoài, N.X.; Hải–Hồng, P.; Hải, V. (2021), DigiMeto: Công cụ trợ giúp đọc giản đồ tự ghi Khí tượng thủy văn.,Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 725, 49–59.
  • [8] Sene, K. (2016), Meteorological Observations. In: Hydrometeorology.,Springer, Cham.
  • [9] Zhi, W.; Feng, D.; Tsai, W.P.; Sterle, G.; Harpold, A.; Shen, C.; Li, L. (2021), F-rom Hydrometeorology to River Water Quality: Can a Deep Learning Model Predict Dissolved Oxygen at the Continental Scale?.,Environ. Sci. Technol. 2021, 55, 2357– 2368.
  • [10] Walker, D.; Forsythe, N.; Parkin, G.; Gowing, J. (2016), Filling the observational void: Scientific value and quantitative validation of hydrometeorological data f-rom a community–based monitoring programme.,J. Hydrol. 2016, 538, 713–725.
  • [11] Chwala, C.; Keis, F.; Kunstmann, H. (2016), Real–time data acquisition of commercial microwave link networks for hydrometeorological applications.,Atmos. Meas. Tech. 2016, 9, 991–999.
  • [12] Bruce, J.P.; Clark, R.H. (2013), Introduction to Hydrometeorology: Pergamon International Library of Science, Technology.,Eng. Social Stud. 2013, pp. 340
  • [13] Sene K. (2016), Meteorological Forecasting.,In: Hydrometeorology. Springer, Cham.
  • [14] Công, T.T.; Quyền, L.N.; Giám, N.M.; Quyết, L.D. (2020), Ứng dụng số liệu ảnh mây vệ tinh Himawari trong dự báo và cảnh báo mưa dông cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long.,Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 713, 1–13
  • [15] Ngà, P.T.T. (2019), Nghiên cứu tương quan giữa đặc tính mây và mưa lớn cho khu vực Hồ Chí Minh bằng dữ liệu vệ tinh Himawari–8 và GSMaP.,Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2019, 702, 21–30
  • [16] Trung, L.B.; Toán, H.M.; Phong, N.B. (2018), Nghiên cứu sử dụng số liệu định vị sét kết hợp với ảnh radar để cảnh báo đợt mưa lớn từ 01–06/8/2017 trên khu vực Tây Bắc.,Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2018, 685, 48–53.
  • [17] Tình, T.V.; Phong, D.H. (2017), Sử dụng ảnh viễn thám và Gis nghiên cứu biến động đường bờ biển mũi Cà Mau.,Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2017, 684, 35–40.
  • [18] Nhi, H.Y.; Thoa, L.T.K. (2019), Trích xuất đường bờ biển từ ảnh SENTINEL–1A khu vực thành phố Phan Thiết.,Tạp chí Khí Tượng Thủy Văn 2019, 697, 20–25
  • [19] (), http://kttvqg.gov.vn/kttv–voi–san–xuat–va–doi–song–106/.,