耦合水线检测技术与Segment Anything模型提升图像水位监测精度

为解决传统水位监测方法在复杂环境干扰下的精度不足问题，研究人员开展了一项结合水线检测技术与Segment Anything模型（adaptive-SAM）的创新研究。通过动态生成自适应提示点（prompt points），该方法显著提升了图像分割的准确性，将平均误差降至0.79 cm，最大误差减少22.2–41.1 cm。这一成果为水文监测提供了低成本、高鲁棒性的解决方案，尤其适用于传统传感器失效的偏远地区。

　　

研究背景与意义
水位监测是河流水文学和水力学的核心参数，直接影响洪水预警和风险评估。然而，传统电子传感器和机械测量方法受限于站点稀疏性，难以覆盖偏远地区。近年来，基于计算机视觉的图像监测技术因其成本低、易部署等优势成为研究热点，但环境干扰（如水面纹理、反光、暗光）导致现有算法误差大、泛化性差。

研究机构与方法
中山大学珠海校区的研究团队提出了一种融合水线检测技术与Segment Anything模型（adaptive-SAM）的创新方法。通过动态调整提示点（prompt points）定位初始水线，引导SAM模型精准分割标尺图像，最终从中国南方城市湖泊（沕水湖）的实测数据中验证性能。关键技术包括：图像预处理（校准、夜间增强）、自适应水线检测、SAM模型零样本分割（无需额外训练），以及误差量化分析。

研究结果

1. 标尺分割
   对比固定提示点的SAM，adaptive-SAM在夜间、阴天等复杂条件下显著减少误分割（如水面反光），生成更精确的标尺掩膜（mask）。

2. 性能提升
   平均误差降至0.79 cm，较传统方法降低1.20–1.31 cm；最大误差减少22.2–41.1 cm，证明其对环境干扰（如过曝、暗光）的强鲁棒性。

3. 适应性验证
   动态提示点策略有效跟踪水位波动，解决了固定提示点因水面纹理变化导致的失效问题。

结论与意义
该研究通过耦合水线检测与SAM模型，实现了高精度、低成本的自动化水位监测。其核心突破在于自适应提示点策略，不仅提升了模型在复杂环境下的稳定性，还为非专业人员提供了易用工具。成果发表于《Environmental Modelling》，为填补传统监测空白、提升水文数据密度提供了可行路径，尤其在洪水频发区域具有重要应用价值。