관개 수로에서 수위를 측정하는 일은 관개 시스템의 의사결정과 관개용수 공급량을 추정하는 데 있어 중요한 작업이다. 본 연구는 관개 수로의 영상 정보를 이용하여 수위를 측정하고자 하였다. 영상은 CCTV(폐쇄회로 텔레비전) 카메라로부터 획득하였으며, 정답(ground-truth) 마스크 영상을 생성하기 위해 수작업으로 주석을 달았다. 본 연구에서는 4개의 백본(backbone) 모델(ResNet-18, ResNet-50, VGGNet-16, VGGNet-19)과 2개의 분할(segmentation) 모델(U-Net, Link-Net)을 사용하여 비교 분석을 수행하였다. 물 픽셀을 수위로 변환하기 위해 주로 수위와 관련된 ROIs(관심영역, Regions of Interest)를 선택하였다. ResNet-50 백본을 사용한 U-Net은 F1 점수와 견고성(robustness) 측면에서 다른 조합들보다 우수했으며, ROI를 선택하고 물 픽셀과 수위 간에 이차(quadratic) 선형을 적용한 경우 R2 0.99, MAE(평균 절대오차, Mean Absolute Error) 0.01 m, ME(최대오차, Maximum Error) 0.05 m를 보였다. 313개의 테스트 데이터셋에서의 F1 점수는 0.99로, 수면이 충분히 분할되었고 수위 측정 오차가 관개 시스템에서 허용 가능한 범위 내에 있음을 나타냈다. 이 방법론은 데이터셋과 모델을 구축하기 위해 초기 작업이 필요하긴 하지만, 정확하면서도 저비용으로 수위를 측정할 수 있게 한다.

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