CN116047111A - 一种飞行测流方法 - Google Patents

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CN116047111A CN202310162942.9A CN202310162942A CN116047111A CN 116047111 A CN116047111 A CN 116047111A CN 202310162942 A CN202310162942 A CN 202310162942A CN 116047111 A CN116047111 A CN 116047111A
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Abstract

本发明公开了一种飞行测流方法，包括如下步骤：S1、勘察测流目标区域，规划漂流测量路径，并在漂流测量路径上设置漂流节点和回收点，并设置以漂流节点为圆心，半径为R内的区域为漂流节点域；S2、依据漂流测量路径，构建基于GNSS与RTK的导航及定位系统；采用无人机技术提高测流便捷性，更为关键的是本发明采用水上无人机技术，实现水面起降和漂流过程中的测流采样，尤其是水面起降，能够循环执行不同点位的测流采样；飞行与漂流结合式测流方式能够从空中和水面最大限度获取流道流体的相关物理参数，有利于大幅度提高测流的准确性，综合来看本发明兼具飞行便捷性和漂流接触式的准确性，另外方便回收循环使用，具备良好的经济价值。

Description

一种飞行测流方法
技术领域
本发明涉及水文测量技术领域，具体是一种飞行测流方法。
背景技术
河道流速、流量是河流水文计算、水资源评价、水生态环境评价的重要基础数据，河道流速、流量测验计算也是水文工作的重要内容，目前河流、渠道流速、流量测定以接触式测流技术为主，最为常用的方法为转子式流速仪法、超声波时差法和多普勒ADCP法；然而以上转子式流速仪法、超声波时差法和多普勒ADCP法便捷性差且准确性不理想；
目前也有采用无人机携带测流仪器进行非接触式的测量，一方面受限于目前大部分无人机不具备长时间水上作业能力，在突发的洪水、大风天气下作业难度大；另一方面非接触式的测量相较于接触式的准确性受影响；我司得益于长时间研究水上无人机的技术积累，我司提出了一种飞行测流方法，旨在大幅度提高测流便捷性和准确性，适应各种恶劣天气，同时相较于传统飞行测流浮标能够便捷回收，循环利用，具有良好的经济价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种飞行测流方法，主要解决的技术问题是：传统河流等流道测流技术手段便捷性和准确性不理想。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种飞行测流方法，包括如下步骤：
S1、勘察测流目标区域，规划漂流测量路径，并在漂流测量路径上设置漂流节点和回收点，并设置以漂流节点为圆心，半径为R内的区域为漂流节点域；
S2、依据漂流测量路径，构建基于GNSS与RTK的导航及定位系统；
S3、至少一个飞行测流浮标受控按顺序飞行至规划的漂流节点域进行降落漂流；飞行测流浮标在漂流过程中进行水面图像采样、水深采样并记录漂流位移和时间；漂流节点域内的漂流结束后受控进入下一漂流节点域进行降落漂流。
S4、依据漂流节点域内的水深采样数据、水宽数据、漂流位移以及时间数据，分析计算漂流节点域内的流速与流量数据，综合漂流测量路径上的全部漂流节点域内流速与流量数据，加权平均计算测流目标区域内的流速与流量；
S5、测流采样任务完成后，漂流中的飞行测流浮标受控起飞返至回收点。
优选的，所述漂流节点域的半径R为3-15m。
优选的，还包括S6、采用视觉识别技术分析水面图像采样数据，以水面较大体积的漂浮物的自然漂流单元，计算其漂流速度，综合多自然漂流单元计算河道流速，并依据水深采样数据以及水宽数据计算流量，以此计算结果对S4中流速与流量结果进行修正。
优选的，所述S6中视觉识别技术进行漂流速度测量包括如下步骤：步骤一：收集水面漂浮物图像数据，形成基础数据库；
步骤二：归一化预处理步骤一种基础数据库的收集水面漂浮物图像数据，构建用于流速视觉检测识别的训练和测试集；
步骤三：构建基于BP神经网络的视觉检测与识别模型，并利用步骤二中的训练和测试集进行训练和测试得到基于BP神经网络的视觉检测与识别模型；
步骤四：通过摄像模组采集救援目标区域内的图像数据，输入基于BP神经网络的视觉检测与识别模型识别计算出流速。
优选的，所述S2中基于GNSS与RTK的导航及定位系统包括至少一个流动网络RTK定位模块、至少一个应急基准RTK定位模块；流动网络RTK定位模块一一对应安装在相应的飞行测流浮标上；应急基准RTK定位模块安装在飞行测流浮标或无人机上；安装有应急基准RTK定位模块的飞行测流浮标或无人机巡航或悬停于测流目标区域上空。
优选的，所述S3中流体图像采样采用防水可见光和/或红外摄像机进行图像拍摄，采集流体图像。
优选的，飞行测流浮标漂流位移与时间采样是基于GNSS与RTK的导航及定位系统进行飞行测流浮标定位，获取飞行测流浮标漂流位移与时间信息。
优选的，流道截面采样是分别采用回声测深和红外测距技术进行流道截面采样；
若干飞行测流浮标漂流过程中采用回声测深技术进行流道深度测量；
飞行测流浮标或无人机飞行过程中采用红外测距技术进行流道宽度测量。
优选的，所述S3中飞行测流浮标在漂流采样过程中利用飞行部件工作，搅动流体并使得其附近悬浮物远离。
优选的，所述S5中飞行测流浮标漂流采样过程中设置触发条件，满足触发条件下其自动起飞返至回收点，触发条件包括漂流位移、时间和剩余电量任意一项达到预设阀值。
一种应用上述所述测流方法的飞行测流浮标，该飞行测流浮标采用现有水上无人飞行器。需要说明的是上述技术方案中涉及的控制技术手段均属于现有技术手段，本发明在此不作具体阐述，也不作限制。
与现有技术相比，本发明的优点在于以下几个方面：
本发明提供一种飞行测流方法，本发明采用飞行测流方法，采用无人机技术提高测流便捷性，更为关键的是本发明采用水上无人机技术，实现水面起降和漂流过程中的测流采样，尤其是水面起降，能够循环执行不同点位的测流采样；飞行与漂流结合式测流方式能够从空中和水面最大限度获取流道流体的相关物理参数，配合后续分析计算能够大幅度提高测流的准确性，综合来看本发明兼具飞行便捷性和漂流接触式的准确性；另外方便回收循环使用，具备良好的经济价值。
本发明在漂流流速测量中应用网络RTK技术，实现飞行测流浮标的GNSS与RTK的导航及定位组网，提高定位精度并且有利于飞行控制、导航以及图传稳定性；同时配备应急基准RTK定位模块；实现应急情况下的定位导航，有利于恶劣水文条件下的测流采样；
本发明进一步测流采样具体包括流体图像采样、飞行测流浮标漂流位移与时间采样以及流道截面采样；图像采样利用可见光以及红外摄像技术，飞行测流浮标漂流位移与时间采样采样上述网络RTK技术进行定位和时间记录；流道截面采样采用回声测深技术进行接触式深度测量，提高深度测量准确性，后续以此为依据计算流道截面；涵盖图像、漂流信息以及流道截面的测量数据能够满足后续多需求数据融合分析计算；
本发明进一步构建流速以及流量计算公式，计算模型贴近实际，过程简洁清楚，计算精度高，有利于提高相关水文测量计算效率和准确性；
本发明进一步具体设计飞行测流浮标，结构合理满足飞行和漂流过程中的测流采样需求，同时具备多角度测流采样功能，另外充分考虑恶劣工况下的涉水特点，具备自翻正功能。
附图说明
图1为一种飞行测流方法中的漂流测量路径示意图。
图2为一种飞行测流方法的流程图。
图3为一种飞行测流方法中视觉识别计算的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1-3，实施例一：一种飞行测流方法，包括如下步骤：
S1、勘察测流目标区域，规划漂流测量路径，并在漂流测量路径上设置漂流节点和回收点，并设置以漂流节点为圆心，半径为3m内的区域为漂流节点域；
S2、依据漂流测量路径，构建基于GNSS与RTK的导航及定位系统；所述S2中基于GNSS与RTK的导航及定位系统包括至少一个流动网络RTK定位模块、至少一个应急基准RTK定位模块；流动网络RTK定位模块一一对应安装在相应的飞行测流浮标上；应急基准RTK定位模块安装在飞行测流浮标或无人机上；安装有应急基准RTK定位模块的飞行测流浮标或无人机巡航或悬停于测流目标区域上空。
S3、至少一个飞行测流浮标受控按顺序飞行至规划的漂流节点域进行降落漂流；飞行测流浮标在漂流过程中进行水面图像采样、水深采样并记录漂流位移和时间；漂流节点域内的漂流结束后受控进入下一漂流节点域进行降落漂流；所述S3中流体图像采样采用防水可见光和/或红外摄像机进行图像拍摄，采集流体图像；飞行测流浮标漂流位移与时间采样是基于GNSS与RTK的导航及定位系统进行飞行测流浮标定位，获取飞行测流浮标漂流位移与时间信息；所述S3中飞行测流浮标在漂流采样过程中利用飞行部件工作，搅动流体并使得其附近悬浮物远离；流道截面采样是分别采用回声测深和红外测距技术进行流道截面采样；若干飞行测流浮标漂流过程中采用回声测深技术进行流道深度测量；飞行测流浮标或无人机飞行过程中采用红外测距技术进行流道宽度测量。
S4、依据漂流节点域内的水深采样数据、水宽数据、漂流位移以及时间数据，分析计算漂流节点域内的流速与流量数据，综合漂流测量路径上的全部漂流节点域内流速与流量数据，加权平均计算测流目标区域内的流速与流量；
S5、测流采样任务完成后，漂流中的飞行测流浮标受控起飞返至回收点；所述S5中飞行测流浮标漂流采样过程中设置触发条件，满足触发条件下其自动起飞返至回收点，触发条件包括漂流位移、时间和剩余电量任意一项达到预设阀值。
S6、采用视觉识别技术分析水面图像采样数据，以水面较大体积的漂浮物的自然漂流单元，计算其漂流速度，综合多自然漂流单元计算河道流速，并依据水深采样数据以及水宽数据计算流量，以此计算结果对S4中流速与流量结果进行修正。
所述S6中视觉识别技术进行漂流速度测量包括如下步骤：步骤一：收集水面漂浮物图像数据，形成基础数据库；
步骤二：归一化预处理步骤一种基础数据库的收集水面漂浮物图像数据，构建用于流速视觉检测识别的训练和测试集；
步骤三：构建基于BP神经网络的视觉检测与识别模型，并利用步骤二中的训练和测试集进行训练和测试得到基于BP神经网络的视觉检测与识别模型；
步骤四：通过摄像模组采集救援目标区域内的图像数据，输入基于BP神经网络的视觉检测与识别模型识别计算出流速。
请参阅图1-3，实施例二：一种飞行测流方法，包括如下步骤：
S1、勘察测流目标区域，规划漂流测量路径，并在漂流测量路径上设置漂流节点和回收点，并设置以漂流节点为圆心，半径为5m内的区域为漂流节点域；
S2、依据漂流测量路径，构建基于GNSS与RTK的导航及定位系统；所述S2中基于GNSS与RTK的导航及定位系统包括至少一个流动网络RTK定位模块、至少一个应急基准RTK定位模块；流动网络RTK定位模块一一对应安装在相应的飞行测流浮标上；应急基准RTK定位模块安装在飞行测流浮标或无人机上；安装有应急基准RTK定位模块的飞行测流浮标或无人机巡航或悬停于测流目标区域上空。
S3、至少一个飞行测流浮标受控按顺序飞行至规划的漂流节点域进行降落漂流；飞行测流浮标在漂流过程中进行水面图像采样、水深采样并记录漂流位移和时间；漂流节点域内的漂流结束后受控进入下一漂流节点域进行降落漂流；所述S3中流体图像采样采用防水可见光和/或红外摄像机进行图像拍摄，采集流体图像；飞行测流浮标漂流位移与时间采样是基于GNSS与RTK的导航及定位系统进行飞行测流浮标定位，获取飞行测流浮标漂流位移与时间信息；所述S3中飞行测流浮标在漂流采样过程中利用飞行部件工作，搅动流体并使得其附近悬浮物远离；流道截面采样是分别采用回声测深和红外测距技术进行流道截面采样；若干飞行测流浮标漂流过程中采用回声测深技术进行流道深度测量；飞行测流浮标或无人机飞行过程中采用红外测距技术进行流道宽度测量。
S4、依据漂流节点域内的水深采样数据、水宽数据、漂流位移以及时间数据，分析计算漂流节点域内的流速与流量数据，综合漂流测量路径上的全部漂流节点域内流速与流量数据，加权平均计算测流目标区域内的流速与流量；
S5、测流采样任务完成后，漂流中的飞行测流浮标受控起飞返至回收点；所述S5中飞行测流浮标漂流采样过程中设置触发条件，满足触发条件下其自动起飞返至回收点，触发条件包括漂流位移、时间和剩余电量任意一项达到预设阀值。
S6、采用视觉识别技术分析水面图像采样数据，以水面较大体积的漂浮物的自然漂流单元，计算其漂流速度，综合多自然漂流单元计算河道流速，并依据水深采样数据以及水宽数据计算流量，以此计算结果对S4中流速与流量结果进行修正。
所述S6中视觉识别技术进行漂流速度测量包括如下步骤：步骤一：收集水面漂浮物图像数据，形成基础数据库；
步骤二：归一化预处理步骤一种基础数据库的收集水面漂浮物图像数据，构建用于流速视觉检测识别的训练和测试集；
步骤三：构建基于BP神经网络的视觉检测与识别模型，并利用步骤二中的训练和测试集进行训练和测试得到基于BP神经网络的视觉检测与识别模型；
步骤四：通过摄像模组采集救援目标区域内的图像数据，输入基于BP神经网络的视觉检测与识别模型识别计算出流速。
需要说明的是本发明中飞行测流浮标为现有水上无人飞行器，同时上述实施例中涉及的电子元器件以及控制技术手段均采用现有部件以及现有技术手段，上述实施例对此不作具体阐述和限制。
请参阅图1-3，实施例三：一种飞行测流方法，包括如下步骤：
S1、勘察测流目标区域，规划漂流测量路径，并在漂流测量路径上设置漂流节点和回收点，并设置以漂流节点为圆心，半径为10m内的区域为漂流节点域；
S2、依据漂流测量路径，构建基于GNSS与RTK的导航及定位系统；所述S2中基于GNSS与RTK的导航及定位系统包括至少一个流动网络RTK定位模块、至少一个应急基准RTK定位模块；流动网络RTK定位模块一一对应安装在相应的飞行测流浮标上；应急基准RTK定位模块安装在飞行测流浮标或无人机上；安装有应急基准RTK定位模块的飞行测流浮标或无人机巡航或悬停于测流目标区域上空。
S3、至少一个飞行测流浮标受控按顺序飞行至规划的漂流节点域进行降落漂流；飞行测流浮标在漂流过程中进行水面图像采样、水深采样并记录漂流位移和时间；漂流节点域内的漂流结束后受控进入下一漂流节点域进行降落漂流；所述S3中流体图像采样采用防水可见光和/或红外摄像机进行图像拍摄，采集流体图像；飞行测流浮标漂流位移与时间采样是基于GNSS与RTK的导航及定位系统进行飞行测流浮标定位，获取飞行测流浮标漂流位移与时间信息；所述S3中飞行测流浮标在漂流采样过程中利用飞行部件工作，搅动流体并使得其附近悬浮物远离；流道截面采样是分别采用回声测深和红外测距技术进行流道截面采样；若干飞行测流浮标漂流过程中采用回声测深技术进行流道深度测量；飞行测流浮标或无人机飞行过程中采用红外测距技术进行流道宽度测量。
S4、依据漂流节点域内的水深采样数据、水宽数据、漂流位移以及时间数据，分析计算漂流节点域内的流速与流量数据，综合漂流测量路径上的全部漂流节点域内流速与流量数据，加权平均计算测流目标区域内的流速与流量；
S5、测流采样任务完成后，漂流中的飞行测流浮标受控起飞返至回收点；所述S5中飞行测流浮标漂流采样过程中设置触发条件，满足触发条件下其自动起飞返至回收点，触发条件包括漂流位移、时间和剩余电量任意一项达到预设阀值。
S6、采用视觉识别技术分析水面图像采样数据，以水面较大体积的漂浮物的自然漂流单元，计算其漂流速度，综合多自然漂流单元计算河道流速，并依据水深采样数据以及水宽数据计算流量，以此计算结果对S4中流速与流量结果进行修正。
所述S6中视觉识别技术进行漂流速度测量包括如下步骤：步骤一：收集水面漂浮物图像数据，形成基础数据库；
步骤二：归一化预处理步骤一种基础数据库的收集水面漂浮物图像数据，构建用于流速视觉检测识别的训练和测试集；
步骤三：构建基于BP神经网络的视觉检测与识别模型，并利用步骤二中的训练和测试集进行训练和测试得到基于BP神经网络的视觉检测与识别模型；
步骤四：通过摄像模组采集救援目标区域内的图像数据，输入基于BP神经网络的视觉检测与识别模型识别计算出流速。
请参阅图1-3，实施例四：一种飞行测流方法，包括如下步骤：
S1、勘察测流目标区域，规划漂流测量路径，并在漂流测量路径上设置漂流节点和回收点，并设置以漂流节点为圆心，半径为15m内的区域为漂流节点域；
S2、依据漂流测量路径，构建基于GNSS与RTK的导航及定位系统；所述S2中基于GNSS与RTK的导航及定位系统包括至少一个流动网络RTK定位模块、至少一个应急基准RTK定位模块；流动网络RTK定位模块一一对应安装在相应的飞行测流浮标上；应急基准RTK定位模块安装在飞行测流浮标或无人机上；安装有应急基准RTK定位模块的飞行测流浮标或无人机巡航或悬停于测流目标区域上空。
S3、至少一个飞行测流浮标受控按顺序飞行至规划的漂流节点域进行降落漂流；飞行测流浮标在漂流过程中进行水面图像采样、水深采样并记录漂流位移和时间；漂流节点域内的漂流结束后受控进入下一漂流节点域进行降落漂流；所述S3中流体图像采样采用防水可见光和/或红外摄像机进行图像拍摄，采集流体图像；飞行测流浮标漂流位移与时间采样是基于GNSS与RTK的导航及定位系统进行飞行测流浮标定位，获取飞行测流浮标漂流位移与时间信息；所述S3中飞行测流浮标在漂流采样过程中利用飞行部件工作，搅动流体并使得其附近悬浮物远离；流道截面采样是分别采用回声测深和红外测距技术进行流道截面采样；若干飞行测流浮标漂流过程中采用回声测深技术进行流道深度测量；飞行测流浮标或无人机飞行过程中采用红外测距技术进行流道宽度测量。
S4、依据漂流节点域内的水深采样数据、水宽数据、漂流位移以及时间数据，分析计算漂流节点域内的流速与流量数据，综合漂流测量路径上的全部漂流节点域内流速与流量数据，加权平均计算测流目标区域内的流速与流量；
S5、测流采样任务完成后，漂流中的飞行测流浮标受控起飞返至回收点；所述S5中飞行测流浮标漂流采样过程中设置触发条件，满足触发条件下其自动起飞返至回收点，触发条件包括漂流位移、时间和剩余电量任意一项达到预设阀值。
S6、采用视觉识别技术分析水面图像采样数据，以水面较大体积的漂浮物的自然漂流单元，计算其漂流速度，综合多自然漂流单元计算河道流速，并依据水深采样数据以及水宽数据计算流量，以此计算结果对S4中流速与流量结果进行修正。
所述S6中视觉识别技术进行漂流速度测量包括如下步骤：步骤一：收集水面漂浮物图像数据，形成基础数据库；
步骤二：归一化预处理步骤一种基础数据库的收集水面漂浮物图像数据，构建用于流速视觉检测识别的训练和测试集；
步骤三：构建基于BP神经网络的视觉检测与识别模型，并利用步骤二中的训练和测试集进行训练和测试得到基于BP神经网络的视觉检测与识别模型；
步骤四：通过摄像模组采集救援目标区域内的图像数据，输入基于BP神经网络的视觉检测与识别模型识别计算出流速。
需要说明的是本发明中飞行测流浮标为现有水上无人飞行器，同时上述实施例中涉及的电子元器件以及控制技术手段均采用现有部件以及现有技术手段，上述实施例对此不作具体阐述和限制。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (10)

1.一种飞行测流方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、勘察测流目标区域，规划漂流测量路径，并在漂流测量路径上设置漂流节点和回收点，并设置以漂流节点为圆心，半径为R内的区域为漂流节点域；
S2、依据漂流测量路径，构建基于GNSS与RTK的导航及定位系统；
S3、至少一个飞行测流浮标受控按顺序飞行至规划的漂流节点域进行降落漂流；飞行测流浮标在漂流过程中进行水面图像采样、水深采样并记录漂流位移和时间；漂流节点域内的漂流结束后受控进入下一漂流节点域进行降落漂流。
S4、依据漂流节点域内的水深采样数据、水宽数据、漂流位移以及时间数据，分析计算漂流节点域内的流速与流量数据，综合漂流测量路径上的全部漂流节点域内流速与流量数据，加权平均计算测流目标区域内的流速与流量；
S5、测流采样任务完成后，漂流中的飞行测流浮标受控起飞返至回收点。
2.根据权利要求1所述的飞行测流方法，其特征在于，所述漂流节点域的半径R为315m。
3.根据权利要求2所述的飞行测流方法，其特征在于，还包括S6、采用视觉识别技术分析水面图像采样数据，以水面较大体积的漂浮物的自然漂流单元，计算其漂流速度，综合多自然漂流单元计算河道流速，并依据水深采样数据以及水宽数据计算流量，以此计算结果对S4中流速与流量结果进行修正。
4.根据权利要求3所述的飞行测流方法，其特征在于，所述S6中视觉识别技术进行漂流速度测量包括如下步骤：步骤一：收集水面漂浮物图像数据，形成基础数据库；
步骤二：归一化预处理步骤一种基础数据库的收集水面漂浮物图像数据，构建用于流速视觉检测识别的训练和测试集；
步骤三：构建基于BP神经网络的视觉检测与识别模型，并利用步骤二中的训练和测试集进行训练和测试得到基于BP神经网络的视觉检测与识别模型；
步骤四：通过摄像模组采集救援目标区域内的图像数据，输入基于BP神经网络的视觉检测与识别模型识别计算出流速。
5.根据权利要求4所述的飞行测流方法，其特征在于，所述S2中基于GNSS与RTK的导航及定位系统包括至少一个流动网络RTK定位模块、至少一个应急基准RTK定位模块；流动网络RTK定位模块一一对应安装在相应的飞行测流浮标上；应急基准RTK定位模块安装在飞行测流浮标或无人机上；安装有应急基准RTK定位模块的飞行测流浮标或无人机巡航或悬停于测流目标区域上空。
6.根据权利要求5所述的飞行测流方法，其特征在于，所述S3中流体图像采样采用防水可见光和/或红外摄像机进行图像拍摄，采集流体图像。
7.根据权利要求6所述的飞行测流方法，其特征在于，所述S3中基于GNSS与RTK的导航及定位系统进行飞行测流浮标定位，获取飞行测流浮标漂流位移与时间信息。
8.根据权利要求7所述的飞行测流方法，其特征在于，所述S3中分别采用回声测深和红外测距技术进行流道截面采样；
若干飞行测流浮标漂流过程中采用回声测深技术进行流道深度测量；
飞行测流浮标或无人机飞行过程中采用红外测距技术进行流道宽度测量。
9.根据权利要求8所述的飞行测流方法，其特征在于，所述S3中飞行测流浮标在漂流采样过程中利用飞行部件工作，搅动流体并使得其附近悬浮物远离。
10.根据权利要求9所述的飞行测流方法，其特征在于，所述S5中飞行测流浮标漂流采样过程中设置触发条件，满足触发条件下其自动起飞返至回收点，触发条件包括漂流位移、时间和剩余电量任意一项达到预设阀值。
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