Le tecniche di image velocimetry stanno emergendo come uno strumento potente per il monitoraggio fluviale, offrendo la possibilità di quantificare la dinamica delle correnti superficiali superando al contempo i limiti strutturali dei sistemi di monitoraggio tradizionali. Tuttavia, le loro prestazioni rimangono altamente sensibili alle condizioni ambientali – come illuminazione, ombre, densità e distribuzione dei traccianti. Una delle principali sfide nelle applicazioni reali è la necessità di avere traccianti superficiali rilevabili o una distribuzione omogenea di materiali lungo la sezione di flusso. In loro assenza, i campi di velocità – in particolare nelle zone prossime alle sponde – possono presentare elevata variabilità e una sistematica sottostima.
In questo studio, il software SSIMS-Flow è stato testato per stimare le velocità superficiali in condizioni di diversa densità di traccianti. L’applicazione è stata condotta sull’Arrow River (UK) lungo due tratti meandriformi in condizioni di portata ridotta. Sono stati eseguiti sette esperimenti con densità di traccianti variabile da bassa (naturale) a medio-alta (artificiale), modificando le quantità di traccianti a monte. Misure convenzionali di velocità acquisite lungo diversi transetti sono state utilizzate come riferimento.
Le prestazioni di SSIMS-Flow in differenti condizioni sono state valutate e confrontate con quelle ottenute tramite il software PIVlab. L’analisi dimostra che la tecnica di MultiTMP pooling integrata in SSIMS-Flow ha raggiunto un’elevata accuratezza predittiva, con valori di Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) spesso superiori a 0.8 e un errore quadratico medio (RMSE) fino a 0.02 m/s in condizioni di bassa, media e alta densità di traccianti, fornendo risultati comparabili al metodo di correlazione Ensemble di PIVlab anche in assenza di traccianti. I risultati evidenziano l’importanza di selezionare parametri appropriati in base alle condizioni di campo e forniscono raccomandazioni specifiche per l’ottimizzazione di parametri quali la dimensione dei blocchi di pooling spaziale e il framerate nelle applicazioni di image velocimetry.
Parole chiave: velocità di corrente, image velocimetry, SSIMS-Flow, LSPIV, optical flow, densità di traccianti
Come citare: Dal Sasso, Silvano Fortunato; Ljubicic, Robert; Zindovic, Budo; Pizarro, Alonso; Pearce, Sophie; Maddock, Ian; Manfreda, Salvatore. Evaluating SSIMS-Flow Velocimetry Performances Under Varying Seeding Densities: A Proof-of-Concept Field Study. Disponibile su SSRN: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5293007