Hidrológiai Közlöny, 2020 (100. évfolyam)
2020 / 3. szám
S3 Ermilov A. A. és társai: Képalapú módszerek fejlesztése folyók morfodinamikai vizsgálatához alattuk lévő, de szintén mozgó, lassú szemcséken gördülnek), akkor sem az alsó görgetett réteg, sem a meder nem fog látszani. Ilyen esetekben más mérési módszereket kell alkalmazni (pl. akusztikus eljárások, mint az ADCP is, Thorne és Bell 2009). Az ismertetett képi módszerek tehát inkább kis- és középvíz idején vethetők be. FEJLESZTÉSI IRÁNYOK Elmondható, hogy a felvételek felbontásának növelésével mindegyik módszer eredménye javulni fog. A mérés során csupán 1080p felbontással dolgoztunk. Például, a wavelet módszer 3-4 pixeles (esetünkben 0,7 mm körüli) érzékelési alsó határa így már a közepes, vagy akár finomabb homok tartományába fog esni. A mederanyag szemeloszlás-elemzésénél a felbontás növelésével járó javuláson kívül, mesterséges intelligencia bevonását tervezzük, mely a hullámcsomag-módszer számára túl finom képrészleteket is érzékelné, s így, a két módszert párosítva kaphatnánk teljesértékű információt a mederanyagról. Ebben az irányban már megkezdődött a törekvés, ugyanis egy Mélytanuló (Deep Learning) algoritmus már fejlesztésnek indult, melyet drónfelvételekre teszteltünk, partmenti területeken (Benkő 2020). A társítás után az automatizálás következne, melynek lényege az lesz, hogy a szelvénymenti, mozgóhajós kamerázás eredményei gyorsan és könnyen a felhasználó rendelkezésére álljanak. Ezen kívül, messzebbre mutató alaktani vizsgálatok folytatása és a felületi-térfogati eloszlás közötti átváltás további kutatása, melyekhez további segítséget jelenthet zavartalan, fagyasztásos mederanyag mintavételezések elvégzése is. Mélység kamerák terepi alkalmazása is nyitott kérdés egyelőre (pl. ToF alapú eljárás), melyekkel érdemes lehet még a jövőben foglalkozni. A görgetett hordalék videó alapú elemzésénél a következő lépés egyértelműen a mérési eredményekkel való összevetés lesz. A kamerát a görgetett hordalék mintavevőre fogjuk helyezni. Az alaktani vizsgálatok itt is szerepet fognak játszani. Ezek után, a szemcseszintű követés és hordalékhozam számítás (PTV) lehetőségeit is szeretnénk tovább vizsgálni, valamint a módszer alkalmazhatóságainak határait is szükséges feltárni (pl. mi az a nagyobb hordalékhozam, amikor a szemcsék lepelszerűen, a felvételből egymást kitakarva mozognak). A digitális medermodell előállítására alkalmazott SfM módszer eredményei a kamerafelvétel képkocka-sebességének növelésével tovább javíthatók. A mérés során 48 képkocka/másodperces beállítást alkalmaztunk. Ennek növelésével azt érjük el, hogy a kép kevésbé mosódik el a kamera és a mérőhajó haladási sebességének növelésével (javul a minőség). Ugyanannál a haladási sebességnél, egy távolabbi kamerafelvétel kevésbé kenődik el, mint egy mederhez közelebbi, hisz az előzőnél nagyobb a felvett terület, kisebb változás következik be a képben ugyanakkora idő alatt. A képkockasebesség növelésével tehát szükség esetén (pl. nagy lebegtetett hordalékhozam miatti rossz látási viszonyok) a kamera közelebb is mehet a mederhez anélkül, hogy a hajónak jelentősen lassítania kellene. A fentiekből is látszik, hogy a képfelbontásra és a képkockasebességre érdemes úgy gondolni, mint a mintázások gyakoriságára. Az első a térbeli, míg a második az időbeli gyakoriság. Minél változékonyabb a célterület, annál inkább sűríteni kell a méréseket. KÖVETKEZTETÉSEK A cikkben ismertettük a Dunán eddig szerzett képalapú mederanyag szemeloszlás (3 szelvényben, 1791,2-1790,6 fkm) vizsgálataink tapasztalatait és eredményeit, továbbá görgetett hordalék és mederdomborzat elemzése szempontjából is megvizsgáltuk a felvételeket. Végezetül pedig kitekintést tettünk ezek fejlesztési lehetőségeire és további kitűzött céljainkra. Mindezt tettük annak fényében, hogy a gyakorló vízmérnökök gyakran szembesülnek azzal, hogy a szükséges morfodinamikai paraméterek nem, vagy nem kielégítően állnak rendelkezésre. Továbbá, a hagyományosnak tekintett mintavételezési eljárások számos esetben nem szolgáltatnak reprezentatív információt. Egy változékony mederszakaszon például felmerül a kérdés, hogy milyen sűrűn mintázzunk. Tapasztalataink szerint problémát okoz továbbá az is, hogy sokszor nem határozható meg egyértelműen a serleges mederanyag mintavételi eljárásnál a mintavétel pontos helye és a mintázott mederréteg vastagsága, sőt a minta tömege alapján annak reprezentativitása sincs biztosítva. A görgetett hordalék mintavételezés során is számos mérési nehézséggel szembesülünk, melyek részben kiküszöbölhetők tapasztalt és a mérőeszközt körültekintően használó mérőstábbal és a hordalékviszonyokhoz megfelelő mintavevő alkalmazásával. Mindemellett a hagyományos mintavételi eljárások és elemzések igen költség- és időigényesek. A hagyományos eljárások nehézségein túl azt is tapasztaljuk, hogy vízmérnöki vizsgálatoknál egyre nagyobb felbontású számítógépes modelleket alkalmaznak, amelyek akár a mederalakváltozási folyamatok előre jelzésére is képesek, jóllehet a modellek paraméterezése és igazolás, mint minden modellnél, kulcskérdés. Ahhoz viszont, hogy a részletgazdag leírást alkalmazó számítógépes modellek paraméterezése megfelelő legyen, a terepen gyűjtött adatok mennyiségének és minőségének is fejlődnie kell. Az említett módszerek fejlesztésével elérhető lehet a mederanyag térképszerű feltárása, az eddigi pontbeli mintavételek helyett részletesebb adatokkal, valamint akár hordalékszemcse-léptékű, finomfelbontású számítási hálóval lehetne a numerikus modellek paraméterezését és felépítését, számítási pontosságát javítani. Az összefüggő és részletes információkkal pedig a meder és az áramlás kapcsolata is behatóbban vizsgálható. Összegzésképpen elmondható, hogy a tanulmányhoz vizsgált és alkalmazott képi eljárások ígéretesnek bizonyultak. A tapasztalt korlátok egyértelműen kiterjeszthetők még egy bizonyos szintig (pl. felbontás és képkockasebesség növelése), ahonnan pedig további vizsgálatok szükségesek majd (pl. alaktani és fagyasztásos vizsgálatok).
