하천의 유량자료는 수자원의 효율적인 계획과 관리, 그리고 홍수피해방지, 수질 관리 등 국가 수자원관리에 있어 매우 중요한 자료이므로 지속적이고 신뢰성 있는 유량조사가 필요하다. 그러나 하천의 유량을 직접 측정하는 것은 매우 어려운 일이므로 주로 유속을 측정함으로써 하천의 유량을 산정한다. 하지만 현재까지 주로 사용되어온 유량 측정방법은 부자법 또는 유속계를 이용한 유속측정방법으로 소모되는 시간과 비용이 크고 측정환경에 따라 결과에 차이가 있는 한계가 있다. 최근 전기, 전자, 컴퓨터, 그리고 신호처리기법의 발전으로 하천유속측정 기법 또한 크게 발전하였다. 그중 영상 분석기법을 활용한 표면영상유속계는 하천에 직접 접촉하지 않고 일반적인 동영상 촬영 장비와 분석 소프트웨어만으로 유속을 측정할 수 있어 매우 경제적이며 소요되는 시간이 짧아 급변하는 유속 및 유량측정이 가능한 장점이 있다. 그러나 현재 표면영상유속계에서 사용하는 상호상관법(cross-correlation method)은 유속산정을 위한 시간 간격이 짦아 입자부족이나 잡음에 대한 저항성이 약하기 때문에 야간이나 저유속과 같이 영상에 광량이나 입자가 부족한 경우 정확한 유속산정 결과를 얻기 어렵다. 이에 본 연구에서는 열영상을 적용한 푸리에변환 기반 시공간영상 분석방법을 개발하여 저유속 상황에서 유속을 측정하고자 한다.
유속을 분석하기 위한 시공간 영상 제작 시 영상의 영상축과 하천의 흐름방향이 일치하지 않으면 시공간 영상을 제작하기 어려움 단점이 있어 지금까지 시공간 영상을 제작하기 위해서는 하천 촬영 방향에 제한이 있다. 본 연구에서는 영상의 좌표변환방법을 활용하여 측정단면에 수직인 방향으로 시공간 영상을 제작하는 방법을 개발하였으며, 실제 하천영상을 이용하여 기존 시공간 영상 제작 방법과 본 연구에서 개발한 시공간 영상 제작방법을 비교한 결과 제작된 시공간 영상의 품질 개선을 확인하였다.
또한, 푸리에변환 기반 시공간영상 분석기법을 개발하여 기존의 상호상관법 및 기존 시공간영상 분석법과 비교하였다. 기존 상호상관법과 시공간 영상 분석법을 적용하여 유속을 측정한 결과 명암값 표준편차가 비교적 높은 경우에는 대부분 15 % 이하의 낮은 오차율을 보였으나 명암값 표준편차가 작아짐에 따라 오차율이 증가하는 것을 확인하였으며, 푸리에 변환기반 시공간 유속측정법의 경우 명암값 표준편차가 작아짐에 따라 오차율이 증가하였으나 상호상관법과 시공간 영상분석법에 비교하면 적은 오차로 유속을 측정하였다.
하천의 유속이 매우 낮아 일반적인 영상을 이용하여 유속을 측정할 수 없는 경우에 대해 열영상과 푸리에 변환기반 시공간영상 분석법을 이용하여 유속을 측정하였다. 실험은 하천 영역과 제방 영역을 모두 포함하도록 열영상을 촬영한 경우와 하천 영역만을 포함하도록 열영상을 촬영한 경우에 대해 수행하였으며, 두 경우에 상호상관법과 푸리에 변환기반 시공간 영상 분석법을 적용하여 유속을 산정하였다. 분석 결과 하천 영역과 제방 영역을 모두 포함하도록 촬영한 경우에는 상호상관법과 푸리에변환 기반 시공간영상 분석법 모두 90% 이상의 매우 높은 오차율을 나타내었으며, 하천 영역만을 포함하도록 촬영한 경우 실제 유속이 0.01 ~ 0.02 m/s로 매우 낮음에도 상호상관법의 유속 오차율은 최소 10 %, 최대 64 %, 평균 34 %으로 산정되었으며, 푸리에변환 기반 시공간영상 분석법을 이용한 유속분석 결과 최대 14%, 평균 9%의 낮은 오차율을 보였다. 따라서 유속이 0.05 m/s 미만인 저유속 조건에서도 하천 영역만을 촬영한 열영상과 푸리에변환 기반 시공간영상 분석법을 이용하여 유속을 측정할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 시공간 영상과 열영상을 도입하여 저유속 측정을 위한 푸리에변환 기반 시공간영상 분석방법을 개발하였다. 또한 열영상을 이용하여 저유속 환경에서 하천의 수온 분포를 추적자로 하여 유속의 분석을 수행할 수 있었다. 단, 본 연구에서는 보다 개선된 표면유속측정방법을 제안하고 한정된 흐름조건에 대해 검증을 수행하였기 때문에 향후 이를 고려하여 추가적인 연구가 필요하며, 특히 개발한 방법의 신뢰도 향상을 위해서는 불확도 관련 연구가 필요하다.

Flow discharge data in rivers are very important for efficient planning and management of water resources, flood damage prevention, water quality management, etc., so it is essential to measure flow discharge in continuous and reliable manners. However, since it is very difficult to directly measure the flow discharge of a river, it is mainly calculated by measuring the flow velocity. The flow discharge measurement method, which has been mainly used so far, is a float method or a current-meter, and they are too time- and cost-consuming and the results are different depending on the measurement environment. With the recent development of electricity, electronics, computers, and signal processing techniques, river flow measurement techniques have also developed significantly. Among them, the surface image velocimetry(SIV) using image analysis technology can measure the flow discharge only with ordinary video taking equipment and analysis software without directly contacting the river, which is very economical and safe, and has the advantage of rapidly changing flow velocity and discharge. However, the cross-correlation method currently used in surface image velocimetry has a short time interval for calculating flow velocities, so it is difficult to obtain accurate flow discharge calculation results if the image lacks proper light or particles, such as at night or at low water stages. Therefore, in this study, a fast Fourier transform-based spatio-temporal image analysis method(FT-STIV) applied with thermal images is developed to measure the flow discharge in a low water stage situation.
When constructing space-time images to analyze flow velocity, it is difficult to produce space-time images if the axis of the image and the flow direction of the river do not match, so there is a limit to the direction of river taking to produce spatio-temporal images. This study developed a method of producing spatio-temporal images in a direction perpendicular to the measurement cross section using image coordinate transform method, and compared the existing spatio-temporal image construction method with actual river image, the quality of the created spatio-temporal image was improved.
In addition, a fast Fourier transform-based spatio-temporal image analysis technique was developed and compared with the existing cross-correlation method and the existing spatio-temporal image analysis method. Most cases with high contrast standard deviation showed a low error rate of 15% or less, but fast Fourier transform-based spatio-temporal flow discharge measurement showed an increase as the contrast standard deviation decreased, but compared to the cross-correlation method and spatio-temporal image analysis.
When the flow velocity of the river was very slow and the flow discharge could not be measured using ordinary images, the flow discharge was measured using thermal images and fast Fourier transform-based spatio-temporal image analysis. The experiment was conducted for thermal imaging to include both river and embankment areas and thermal imaging to include only river areas. In two cases, the flow discharge was calculated by applying the cross-correlation method and fast Fourier transform-based spatio-temporal image analysis. Both cross-correlation and fast Fourier transform-based spatio-temporal image analysis showed a very high error rate of more than 90%, and even though the actual flow velocity was very slow from 0.01 m/s to 0.02 m/s, the flow velocity was at least 10%, 64%, and 34% on average. Therefore, it was confirmed that the flow discharge can be measured using thermal images and fast Fourier transform-based spatio-temporal image analysis that only captured the river area even under low flow velocity situations of less than 0.05 m/s.
In this study, a fast Fourier transform-based spatio-temporal image analysis method was developed for low flow discharge measurement by introducing spatio-temporal images and thermal images. In addition, it was possible to analyze the flow discharge using the water temperature distribution of the river as a tracker in a low-flow environment using thermal images. However, this research suggests an improved surface flow measurement method and verifies limited flow conditions, so additional research is required in consideration of the method in the future, and particularly, research on uncertainty is needed to improve the reliability of the developed method.