Hidrológiai Közlöny, 2019 (99. évfolyam)
2019 / 4. szám
Szilágyi M. és társai: Légi felvételezés alkalmazhatósága sekély tavi növényzetfoltok hidrodinamikai hatásainak meghatározására 57 DJI 1 a) 2.6372 2.637 2.6366 2.6364 4.7616 4.7618 4.762 4.7622 4.7624 4.7626 # 105 b) 5. ábra. A számított eredmények a DJIl jelű kép esetében: a) a nyolc látható pont helyszínrajzi elrendezése, b) a számított RMSE értékek, ahol a fekete kör az átlagos értéket, a függőleges szakaszok pedig a 25 és a 75%-os kvantilis közötti értéktartományt jelölik (Jelmagyarázat: aff: affin transzformáció; proj.: centrális vetítés adott számú illesztőponttal) Figure 5. Results of the DJI 1 frame: a) horizontal position of the eight visible points, b) RMSE values where black points are the mean values, vertical lines indicate 25th and the 75th percentile (Legend: affi: affine transformation; proj.: projective transformation with the given number of ground control points) DJI 2 2.6324 2.6323 2 6322 2.6321 2.632 2.6319 4.7666 4.7668 4.767 4 7672 4.7674 4.7676 a) b) 6. ábra. A számított eredmények a DJ12 jelű kép esetében (A leírás az 5. ábra szerint.) Figure 6. Results of the DJI2 frame (For the description see Figure 5.) A mérések során a képeken kevés esetben volt látható ötnél több pont, sőt, a tájékozást sok esetben három vagy négy illesztőponttal kellett elvégezni. Az 5. és 6. ábrából látszik, hogy a bevonható illesztőpontok számának csökkenésével hogyan növekszik a hiba átlagos értéke és szórása. Különösen a három pontból számított affin és a négy pontból számított centrális transzformáció eredményez magas hibát. Ez abból adódik, hogy ezekben az esetekben az illesztőpontok számával csak a transzformációhoz szükséges minimumkövetelményeket elégítjük ki. Kevesebb illesztőpont esetén az affin transzformáció átlagosan pontosabbnak és a körülményekre kevésbé érzékenynek bizonyult, mint az eggyel nagyobb szabadságfokú centrális vetítés. Tapasztalataink szerint tehát az utóbbit akkor célszerű alkalmazni, ha legalább öt illesztőpont látszik. A szórás arra utal, hogy az RMSE értékek nagymértékben érzékenyek voltak a pontok elhelyezkedésére. Statisztikai összefüggést találtunk a transzformációba bevont illesztőpontok által kifeszített konvex sokszög területe és a tájékozás hibája között (7. ábra). Amennyiben a sokszög területe megközelíti a kép területét, az illesztőpontoknál fellépő hiba korrekciója a kép nagy részén interpolációt eredményez. Alacsony területarány mellett - azaz amikor a pontok a kép egy kis részére terjednek ki vagy egy közös egyenes közelébe esnek - a korrekció a kép nagy részén extrapolációval történik. Ez utóbbi esetben akár többszörös hibát tapasztaltunk az egyenletesen megoszló pontokhoz képest. A képkockákat egymástól függetlenül tájékoztuk. Fotogrammetriában ismert az ún. sugárnyaláb-kiegyenlítési eljárás, amely a képek sokaságának külső tájékozási paramétereit és az illesztőpontok kiegyenlített koordinátáit egy „csomagban” számítja, az ellentmondásokat a legkisebb négyzetek módszerével minimalizálva (Kraus és Waldhäusl 1998). Ennek a módszernek a használatát itt nem teszteltük. A MÉRÉSEK KIÉRTÉKELÉSE A mérési adatok felhasználásával egy 12 perc hosszú videóból előállított trajektória-sereget szemléltet a 8. ábra. E nyomvonalak előállításhoz 4 fps felbontást használtunk, mely a korábbi megállapításainkon alapul. A képek EOV koordinátarendszerbe való transzformálásához az ábrán fekete körökkel jelölt pontokat használtuk. A részecskék beszórása felhő alakban történt, ezen alakzatot útjuk során is megtartották, bár e felhő némileg megnyúlt, mely az áramlási mező változékonyságára enged következtetni. E
