“WADI-Innovative Airborne Water Leak Detection Surveillance Service”（以下簡(jiǎn)稱“WADI”）是由歐盟委員會(huì)(European Commission)發(fā)起的Horizon2020計(jì)劃下資助的項(xiàng)目（http://www.waditech.eu/），于2016年10月正式啟動(dòng)，重點(diǎn)通過(guò)改善管網(wǎng)漏損來(lái)響應(yīng)Horizon 2020挑戰(zhàn)——建設(shè)節(jié)水節(jié)能，適應(yīng)氣候變化的社會(huì)。
　　管網(wǎng)漏損是目前很多水司面臨的重大問(wèn)題，傳統(tǒng)的檢漏方法無(wú)法在各種環(huán)境下都能提供有效的解決方案。2017年數(shù)據(jù)（EurEau 2017. Europe’s Water in Figures: An Overview of the European Drinking Water and Waste Water Sectors）顯示，歐洲供水聯(lián)合會(huì)（EurEau）29個(gè)成員國(guó)供水管網(wǎng)的平均漏損率為23%；在歐洲某些地區(qū)，供水管網(wǎng)漏損率能高達(dá)近50%。此外，漏損問(wèn)題不僅有損能效還會(huì)波及水質(zhì)，并且直接影響用戶水費(fèi)的繳納。大口徑干管的漏損在整個(gè)管網(wǎng)系統(tǒng)漏損中占比高，特別是邊遠(yuǎn)地區(qū)；但由于不易接近，傳統(tǒng)實(shí)地調(diào)研方法耗財(cái)耗力等困難，干管的漏損問(wèn)題至今仍未能得到很好的解決。
　　目標(biāo)
　　WADI項(xiàng)目的主要目標(biāo)就是通過(guò)研發(fā)新型技術(shù)/設(shè)備為水司提供充足的信息來(lái)判斷偏遠(yuǎn)地區(qū)水基礎(chǔ)設(shè)施中的漏損問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)及時(shí)和經(jīng)濟(jì)高效的漏損修復(fù)，有助于減少供水，灌溉和水力發(fā)電配水過(guò)程中的損失。WADI研究人員開(kāi)發(fā)了一種監(jiān)測(cè)服務(wù)，該服務(wù)使用配備了多光譜和紅外攝像頭的小型載人飛機(jī)來(lái)調(diào)查大范圍區(qū)域并監(jiān)測(cè)長(zhǎng)距離基礎(chǔ)設(shè)施，以及無(wú)人機(jī)來(lái)調(diào)查無(wú)法訪問(wèn)或危險(xiǎn)區(qū)域。

　　技術(shù)原理
　　目前，基于聲學(xué)、氣體注射、探地雷達(dá)和管道內(nèi)部檢測(cè)方法的地面?zhèn)鞲泻捅O(jiān)測(cè)技術(shù)可用于檢測(cè)和定位配水管網(wǎng)中的主動(dòng)漏損；但是對(duì)于供水干管（尤其是在農(nóng)村等偏遠(yuǎn)地區(qū)）檢漏來(lái)說(shuō)，這些方法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到預(yù)期效果，這就需要新的且經(jīng)濟(jì)高效的管道漏損檢測(cè)方法。
　　該項(xiàng)目的創(chuàng)意主要依賴于耦合及優(yōu)化現(xiàn)成的光學(xué)遙感設(shè)備，并將其應(yīng)用在兩個(gè)互補(bǔ)的空中平臺(tái)（有人駕駛和無(wú)人駕駛）上，針對(duì)不同類型不同區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行作業(yè)。通過(guò)檢測(cè)地面濕度異常，植被含水量和熱慣性從而實(shí)現(xiàn)對(duì)漏損的定位和監(jiān)控。
　　管道中泄漏的水會(huì)通過(guò)擴(kuò)散作用進(jìn)入到附近的土壤，造成土壤濕度的增加以及溫度的降低（主要是因?yàn)榈乇碚舭l(fā)和植被蒸騰作用），溫度的變化可以通過(guò)紅外熱像儀進(jìn)行檢測(cè)。但是，植被覆蓋土壤的溫度變化與裸地不同，難以確定水分的流失。因此，研究人員引入了隨溫度和植被覆蓋率變化的一種濕度標(biāo)度來(lái)消除這種不確定性。植被覆蓋率可根據(jù)一系列植被指數(shù)（VI），例如NDVI（歸一化植被指數(shù)）或OSAVI（最佳土壤調(diào)整植被指數(shù)）推斷出來(lái)；而這些指數(shù)可通過(guò)高光譜相機(jī)提供的紅色和近紅外（NIR）信號(hào)評(píng)估得出。
　　該方法，即將溫度和植被指數(shù)結(jié)合起來(lái)，是通過(guò)建立植被覆蓋率和含水量表現(xiàn)出極大差異的區(qū)域內(nèi)所有像素構(gòu)建溫度-植被指數(shù)散點(diǎn)圖來(lái)實(shí)現(xiàn)的。該方法也稱為“三角形（或梯形）法“（Triangle or Trapezo?d），主要是因?yàn)楂@得的散點(diǎn)圖與三角形形狀相關(guān)。通常，三角形散點(diǎn)圖的頂點(diǎn)被截?cái)嘈纬商菪涡螤?。散點(diǎn)圖通過(guò)評(píng)估每個(gè)點(diǎn)或像素相對(duì)于三角形/梯形的干邊和濕邊的相對(duì)位置來(lái)推斷水分指數(shù)（water index）。

　　項(xiàng)目驗(yàn)證
　　WADI項(xiàng)目分別在法國(guó)的普羅旺斯（Provence）以及葡萄牙的阿爾克瓦（Alqueva）進(jìn)行了示范驗(yàn)證。首個(gè)機(jī)載遙感驗(yàn)證于2017年2月、4月和7月在普羅旺斯多個(gè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行，覆蓋法國(guó)SCP水司（Société du Canal de Provence）的管網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，以評(píng)估基于機(jī)載監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的“三角形法”在漏損檢測(cè)中的實(shí)際適用性及最佳光波長(zhǎng)度。首次飛行由法國(guó)宇航院ONERA的BUSARD飛行平臺(tái)提供，飛行設(shè)備裝有兩個(gè)高光譜Hyspex VNIR和SWIR攝像機(jī)以及一個(gè)微輻射熱紅外攝像儀（FLIR A325或FLIR A655sc7.5-12μm）。通過(guò)應(yīng)用“三角形法“，同時(shí)基于可見(jiàn)圖像（紅色）和近紅外（NIR）圖像的熱紅外圖像和植被指數(shù)圖像組合，可以獲得最佳結(jié)果。2018年10月，WADI集成傳感系統(tǒng)同時(shí)在小型飛機(jī)和無(wú)人機(jī)上進(jìn)行驗(yàn)證，地點(diǎn)仍為覆蓋SCP水司管網(wǎng)的區(qū)域，數(shù)據(jù)仍使用“三角形法”進(jìn)行分析。

　　第二次機(jī)載和無(wú)人機(jī)飛行驗(yàn)證于2019年5月和9月在葡萄牙進(jìn)行，以驗(yàn)證WADI技術(shù)對(duì)于不同規(guī)模區(qū)域和基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用。驗(yàn)證覆蓋了葡萄牙EDIA公司（Empresa De Desenvolvimento e Infra-Estruturas do Alqueva）所屬區(qū)域的人工漏損和自然水流。

　　該項(xiàng)目進(jìn)行WADI驗(yàn)證的兩種飛行平臺(tái)（載人機(jī)和無(wú)人機(jī)）具有不同的組件和圖像捕捉程序：
　　載人機(jī)（MAV）：有效負(fù)載由多光譜輪式攝像機(jī)（Pixelteq SpectroCam）和熱紅外攝像機(jī)（Noxant NoxCam）組成。兩個(gè)攝像機(jī)都安裝在陀螺穩(wěn)定常平架（Gyrostabilized Gimbal）上，以實(shí)時(shí)糾正非理想飛行。慣性測(cè)量單元（IMU）和GPS裝置為每個(gè)觸發(fā)圖像提供姿態(tài)（attitude）和地理位置（geographic position）。有效負(fù)載由機(jī)載計(jì)算機(jī)控制，該計(jì)算機(jī)可以存儲(chǔ)圖像以及來(lái)自IMU的相關(guān)慣性和地理數(shù)據(jù)。
　　無(wú)人機(jī)（RPA）：無(wú)人機(jī)有效負(fù)載略有不同，并且受限。無(wú)人機(jī)重量輕，RPA平臺(tái)重量輕，導(dǎo)致在攝像機(jī)的選擇上必須偏向于超低重?cái)z像機(jī)（ultra-low weight cameras）。出于相同的原因，陀螺穩(wěn)定器也無(wú)法使用。為抵消限制，無(wú)人機(jī)必須增加所獲取圖像的正面和側(cè)面重疊。機(jī)載多光譜和熱能選擇攝像機(jī)和導(dǎo)航系統(tǒng)由地面站臺(tái)進(jìn)行控制，遙控飛機(jī)系統(tǒng)（RPAS）可以存儲(chǔ)圖像以及導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

　　圖5. Manned Aircraft Payload Setup. Both cameras are GigE Vision and Genicam Compliants

　　數(shù)據(jù)處理
　　預(yù)處理：在任何情況下，兩中飛行平臺(tái)的圖像都需要進(jìn)行預(yù)處理，以獲取正射校正（orthomosaics）以及大氣校正（atmosphere correction）或者發(fā)射率補(bǔ)償（emissivity compensation），這取決于所選參數(shù)識(shí)別方法，該項(xiàng)目中為濕度分布。然后進(jìn)行分離合成圖像（RED，TIR，NIR）的處理，并結(jié)合來(lái)自地面相同點(diǎn)的響應(yīng)，以獲得不同的植被和水分指數(shù)目標(biāo)值。
　　后處理：假設(shè)分別創(chuàng)建了RED圖像，NIR圖像和TIR圖像的鑲嵌圖，其中的一個(gè)合成圖像已啟用地理參照（georeference），另外兩個(gè)圖像已相對(duì)于第一個(gè)進(jìn)行了配準(zhǔn)。此時(shí)三個(gè)合成圖像完美重疊。然后可以對(duì)這三個(gè)圖像信號(hào)進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。完美重疊至關(guān)重要，否則在組合三個(gè)圖像信號(hào)時(shí)，需要混合地面上相鄰點(diǎn)的響應(yīng)。
　　數(shù)據(jù)可靠性
　　研發(fā)人員使用性能矩陣分析法（Performance Matrix Analysis）對(duì)WADI項(xiàng)目進(jìn)行了評(píng)估，主要評(píng)估WADI技術(shù)檢測(cè)供水管網(wǎng)漏損的能力，并確定適合其準(zhǔn)確應(yīng)用的場(chǎng)景條件。載人機(jī)和無(wú)人機(jī)飛行期捕獲的圖像和收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理和分析可以識(shí)別出潛在的漏損事件。針對(duì)兩次實(shí)地（法國(guó)和葡萄牙）驗(yàn)證中發(fā)生的所有檢測(cè)事件進(jìn)行分類：真陽(yáng)性（TP）、真陰性（TN）、假陽(yáng)性（FP）和假陰性（FN）。
　　潛在漏損事件可根據(jù)航拍圖像的成功捕捉、處理和分析來(lái)判斷。漏損事件由技術(shù)（UAV / MAV）、管網(wǎng)類型（開(kāi)放水道/埋管）、管材（混凝土，金屬，PEAD）以及飛行前期或飛行中的環(huán)境條件共同表征，其中環(huán)境條件包括：飛行前10天的土壤類型、植被類型、土壤濕度、土壤溫度、灌溉與否以及降水。
　　該方法將全球數(shù)據(jù)與本地特征結(jié)合在一起，并通過(guò)用戶友好的Web界面將其合并，通過(guò)基于Sentinel圖像分析指標(biāo)來(lái)構(gòu)建可靠性層，并進(jìn)一步補(bǔ)充地形跟蹤水路模型。該方法可減少假陽(yáng)性和假陰性時(shí)間的發(fā)生，從而降低成本并提高效率。
　　環(huán)境與經(jīng)濟(jì)效益
　　為確保WADI技術(shù)的環(huán)境可持續(xù)性，項(xiàng)目進(jìn)行了環(huán)境和經(jīng)濟(jì)生命周期（Environmental and Economic Life Cycle Assessment）評(píng)估，計(jì)算相關(guān)環(huán)境影響指標(biāo)，并將結(jié)果與現(xiàn)在主流的聲學(xué)方法等技術(shù)進(jìn)行比較。
　　從碳排放來(lái)看，以及考慮兩種技術(shù)（MAV和UAV）的應(yīng)用潛力，據(jù)估計(jì)，如果5% 的歐洲供水網(wǎng)管系統(tǒng)使用WADI技術(shù)進(jìn)行檢漏分析，每年可以減少1.665億公斤的二氧化碳排放，主要是通過(guò)控制漏損從而減少供水能耗來(lái)實(shí)現(xiàn)的。此外，WADI項(xiàng)目還比較了WADI技術(shù)和聲學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)的5個(gè)環(huán)境指標(biāo)，結(jié)果如下表所示：

　　與市場(chǎng)上其他具有競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)相比，WADI系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)利益在于運(yùn)營(yíng)效率：它可以監(jiān)控復(fù)雜的管網(wǎng)和長(zhǎng)管（視無(wú)人機(jī)或載人機(jī)的使用而定，時(shí)速為50至90km/h），并且可以檢測(cè)偏于地形復(fù)雜的區(qū)域。葡萄牙阿爾克瓦的驗(yàn)證試驗(yàn)證明，有效的漏損管控可以增加當(dāng)?shù)仡~外的水資源（約140萬(wàn)立方米/年），以及減少泵的能耗（6 GWh /年，相當(dāng)于2,400 TonCO2eq /年）。水司的利潤(rùn)每年可以增加5.5萬(wàn)歐元。就該地區(qū)總體而言，年供水總量約為2720萬(wàn)立方米，直接的經(jīng)濟(jì)影響約為3160萬(wàn)歐元。此外，常規(guī)地面探測(cè)技術(shù)的成本為每公里1,000至5,000歐元，而WADI技術(shù)的成本為每公里50至200歐元。
　　未來(lái)展望
　　實(shí)施WADI技術(shù)預(yù)計(jì)可以將其減少50％管網(wǎng)漏損。事實(shí)證明，該技術(shù)還可以檢測(cè)地下水，可用于干旱地區(qū)來(lái)定位地下水?？傮w而言，WADI成果有望減少水資源短缺的影響并增加供水效率。該項(xiàng)目于今年7月項(xiàng)目進(jìn)入收尾階段，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)達(dá)4年的研發(fā)以及兩次實(shí)地驗(yàn)證，WADI技術(shù)得到了很好的驗(yàn)證和支持。今年6月，WADI項(xiàng)目在ICT4Water Cluster舉行的網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)中分享了其主要發(fā)現(xiàn)和成果。WADI現(xiàn)在正在為下一階段的商業(yè)化做準(zhǔn)備。